The passed save_path is not a valid checkpoint

这个错误通常是因为传递给模型的保存路径不正确或者保存的checkpoint文件已经损坏了。你可以尝试以下几种方法进行排查：

1. 确保保存路径是正确的，包括文件名和路径。

2. 检查你的代码是否正确地保存了checkpoint文件，并且在读取时没有发生错误。

3. 如果你使用的是Google Colab等云端环境，可能会因为环境中断等原因导致文件损坏。你可以尝试重新运行代码，或者在本地运行代码。

4. 如果以上方法都没有解决问题，你可以尝试重新训练模型并保存checkpoint文件，然后再次尝试读取。

相关问题

ValueError: The passed save_path is not a valid checkpoint: /home/nvidia/chenboln/yili/model_saved/vgg16.ckpt

当遇到`ValueError: The passed save_path is not a valid checkpoint`错误时，它意味着你在尝试保存模型时，指定的保存路径（save_path）不是一个有效的检查点文件路径。这个问题通常出现在TensorFlow或PyTorch这样的深度学习框架中。

具体到您的情况，错误提示显示为`/home/nvidia/chenboln/yili/model_saved/vgg16.ckpt?`，其中的问号`?`可能表示路径不完整或者路径格式有问题。正确的做法应该是确保路径指向一个存在的目录，并且如果路径包含特定的扩展名如`.ckpt`（对于TensorFlow的检查点），那么这个扩展名是必要的。

修复此问题的方法有：

1. 检查路径是否存在并且具有写入权限：

   if os.path.exists("/home/nvidia/chenboln/yili/model_saved/vgg16.ckpt"):
       model.save("/home/nvidia/chenboln/yili/model_saved/vgg16.ckpt")
   else:
       raise ValueError("The specified save path does not exist.")

2. 确保路径不包含额外的特殊字符，除非它们是合法的：

   save_path = "/home/nvidia/chenboln/yili/model_saved/vgg16.ckpt"
   if save_path.endswith(".ckpt"):
       model.save(save_path)
   else:
       save_path += ".ckpt"
       model.save(save_path)

def save_checkpoint(state, is_best, save_path, filename='checkpoint.pth.tar'): torch.save(state, os.path.join(save_path,filename)) if is_best: shutil.copyfile(os.path.join(save_path,filename), os.path.join(save_path,'model_best.pth.tar'))

这段代码是用于保存训练过程中的模型检查点的函数。下面是代码的解释：

- `save_checkpoint` 函数会接收以下参数：`state`（包含模型和优化器状态的字典）、`is_best`（一个布尔值，表示当前模型是否是最佳模型）、`save_path`（保存检查点的路径）和可选的 `filename`（保存检查点的文件名，默认为 "checkpoint.pth.tar"）。
- 首先，函数会使用 `torch.save` 函数将状态 `state` 保存到指定路径和文件名的文件中。
- 如果 `is_best` 为 `True`，则将保存的文件复制到一个名为 "model_best.pth.tar" 的文件中，表示这是目前为止的最佳模型。

这个函数的作用是将模型和优化器的状态保存为检查点文件，以便在需要时进行恢复或加载。如果 `is_best` 参数为 `True`，还会将最佳模型保存在另一个文件中。