Required input is missing: ckpt_name

"Required input is missing: ckpt_name" 这句话是一个错误提示，通常在使用某种模型或框架（比如 TensorFlow、PyTorch 等）时遇到，其中 "ckpt_name" 可能是指检查点（checkpoint）文件的名称。检查点是机器学习模型在训练过程中保存的参数状态，以便在后续训练或推理时能够恢复。

当你尝试加载模型或继续训练时，需要提供之前保存的检查点文件名（ckpt_name）。如果你没有提供正确的文件名，系统无法找到相应的模型状态，从而导致这个错误。解决这个问题的方法是确保你提供了有效的模型检查点路径和文件名，或者根据提示创建一个新的检查点。

相关问题

def load_pre_trained_checkpoint(): param_dict = None if cfg['pre_trained']: if os.path.isdir(cfg['ckpt_path']): ckpt_save_dir = cfg['ckpt_path'] ckpt_pattern = os.path.join(ckpt_save_dir, "*.ckpt") ckpt_files = glob.glob(ckpt_pattern) if not ckpt_files: logger.warning(f"There is no ckpt file in {ckpt_save_dir}, " f"pre_trained is unsupported.") else: ckpt_files.sort(key=os.path.getmtime, reverse=True) time_stamp = datetime.datetime.now() print(f"time stamp {time_stamp.strftime('%Y.%m.%d-%H:%M:%S')}" f" pre trained ckpt model {ckpt_files[0]} loading", flush=True) param_dict = ms.load_checkpoint(ckpt_files[0]) elif os.path.isfile(cfg['ckpt_path']): param_dict = ms.load_checkpoint(cfg['ckpt_path']) print('Successfully loaded!') else: print(f"Invalid pre_trained {cfg['ckpt_path']} parameter.") return param_dict

这是一个加载预训练模型的函数。它首先检查配置文件中的预训练参数（pre_trained）是否为True，并且检查ckpt_path参数指定的路径是否存在。

如果ckpt_path是一个目录，则函数会在该目录中查找最新的.ckpt文件，并使用MindSpore的load_checkpoint方法加载该文件。加载成功后，将打印加载的模型文件的时间戳和路径，并返回参数字典（param_dict）。

如果ckpt_path是一个文件，则直接使用MindSpore的load_checkpoint方法加载该文件，并返回参数字典。

如果pre_trained为False或者ckpt_path参数无效（既不是目录也不是文件），则会打印相应的错误信息，并返回None。

if isinstance(model_ckpt, tuple):model_ckpt, model_ckpt_full = model_ckpt else: model_ckpt = model_ckpt_full = model_ckpt的意思

这段代码的意思是，如果model_ckpt是一个tuple，那么model_ckpt和model_ckpt_full就分别被赋值；如果model_ckpt不是tuple，那么model_ckpt和model_ckpt_full就被赋予相同的值。