训练模型时报错DataLossError (see above for traceback): Checksum does not match: 如何解决

Question

我在训练对话系统
突然蹦出这个错误DataLossError (see above for traceback): Checksum does not match: stored 2376263337 vs. calculated on the restored bytes 3154313594
[[node Train/Model/save/RestoreV2 (defined at D:\MYMODEL\seq2seq_dialog\model1.py:192) ]]
对应的192行是 self.saver = tf.train.Saver(tf.global_variables())

百度查了一下，这个错误意味着检查点文件已损坏.删除最新版本(即具有最大global_step号的版本), 然后重试一次,它应该可以正常工作.
但是具体应该怎么操作呀？

Answer 1

以下回答参考 皆我百晓生、券券喵儿 等免费微信小程序相关内容作答，并由本人整理回复。

这个问题通常发生在保存模型时，由于某种原因导致了检查点文件被破坏。为了修复这个问题，你可以按照以下步骤操作：

1. 删除旧的检查点文件：
   • 首先，你需要找到你的训练数据和模型文件的位置。
   • 在Python脚本中（例如在model1.py），找到并删除最新的检查点文件。

# 寻找检查点文件的位置
checkpoints_dir = "D:/MYMODEL/model1/checkpoint"
latest_checkpoint = sorted(glob.glob(f"{checkpoints_dir}/*.index"))[-1]
os.remove(latest_checkpoint)

1. 创建新的检查点文件：
   • 使用TensorFlow提供的方法重新创建检查点文件。这将确保每次运行时都会从头开始进行训练。

# 创建新的检查点文件
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
    saver.restore(sess, latest_checkpoint)
    # ...继续训练

1. 验证检查点是否已经更新：

   • 检查新创建的检查点文件与之前丢失的文件是否相同。如果它们不同，那么检查点可能已经被损坏。

2. 处理失败情况：

   • 如果尝试多次都无法成功地创建检查点，你可能需要考虑其他解决方案，比如使用更安全的存储方法来保存模型，或者采用更复杂的备份策略。

请注意，上述步骤适用于TensorFlow 2.x版本。如果你正在使用TensorFlow 1.x，请根据相关文档调整上述代码。此外，在执行任何更改前，请确保对模型和数据进行了充分的测试，以避免因修改而导致的数据损失或性能问题。