comfyUI 缺少 ckpt_name

comfyUI 是一个用于快速开发前端界面的工具或库，它通常用于简化组件化开发过程。然而提到的 "ckpt_name" 可能是指某种配置文件或者模型检查点（Checkpoint），在某些框架如 TensorFlow 或 PyTorch 中，checkpoint 名称通常用于保存训练过程中模型的状态，以便于后续加载和继续训练。

当你遇到 "ckpt_name 缺失" 的错误时，这通常意味着你在尝试加载一个模型 checkpoint 时，找不到对应的文件名。可能是以下几个原因：
1. 文件路径不正确：确认你指定的 checkpoint 文件是否确实存在，并且文件名（ckpt_name）与其实际存储位置匹配。
2. 模型保存设置问题：检查是否在训练代码中正确设置了保存模型的选项，包括 checkpoint 的命名规则。
3. 版本兼容性问题：如果从旧版本升级到新版本，可能需要更新 checkpoint 的读取方式，因为文件结构可能会有所变化。

相关问题

ckpt_file_name = _check_ckpt_file_name(ckpt_file_name)

这是一个函数调用，参数为 ckpt_file_name，该函数可能是用来检查 ckpt 文件名是否正确的。函数的具体实现没有在这段代码中给出，但是可以猜测该函数可能会对 ckpt_file_name 进行一些格式或者命名规则的验证或者修改。在这个代码片段中，可能是为了保证传入的 ckpt_file_name 符合一定的规范。

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。