OSError：SavedModel 文件不存在于：cnnCat2.h5\{saved_model.pbtxt|saved_model.pb}

Sublime Text 项目结构

错误显示

2021-06-15 11:48:41.978235: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found
2021-06-15 11:48:41.978656: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine.
pygame 2.0.1 (SDL 2.0.14, Python 3.9.4)
Hello from the pygame community. https://www.pygame.org/contribute.html
Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\washi\Desktop\Driver-drowsiness-detection-CNN-Keras-OpenCV-master\final.py", line 17, in <module>
    model = load_model('cnnCat2.h5')
  File "D:\Program Files\Python39\lib\site-packages\keras\saving\save.py", line 206, in load_model
    return saved_model_load.load(filepath, compile, options)
  File "D:\Program Files\Python39\lib\site-packages\keras\saving\saved_model\load.py", line 109, in load
    meta_graph_def = loader_impl.parse_saved_model(path).meta_graphs[0]
  File "D:\Program Files\Python39\lib\site-packages\tensorflow\python\saved_model\loader_impl.py", line 113, in parse_saved_model
    raise IOError(
OSError: SavedModel file does not exist at: cnnCat2.h5\{saved_model.pbtxt|saved_model.pb}
[Finished in 5.2s]

以tensorflow为后端运行final.py脚本，该脚本持续监控用户的眼睛状态并分类人是否昏昏欲睡。 model.py 是用于训练 CNN 分类器模型的脚本。但我收到此类错误，我该怎么办？

错误信息很明确： 你的代码试图加载一个名为 "cnnCat2.h5" 的 SavedModel，但它在这个路径下找不到 SavedModel 文件所需的组件。

让我们分解一下可能的原因以及如何解决这个问题：

1. 模型文件路径错误:

• 确认文件名和路径: 确保 "cnnCat2.h5" 文件确实存在于你的 Sublime Text 项目中，并且路径在 load_model 函数中是正确的。
• 使用绝对路径: 尝试使用文件的绝对路径，以避免任何相对路径问题。例如: python model = load_model('C:/Users/washi/Desktop/Driver-drowsiness-detection-CNN-Keras-OpenCV-master/cnnCat2.h5')
• 检查项目结构: 根据提供的图片，"cnnCat2.h5" 文件位于项目根目录下。确保你的 final.py 文件能够正确访问这个路径。

2. 模型保存格式错误:

• SavedModel vs. HDF5: 错误信息表明你的代码期望加载一个 SavedModel 格式的模型，但 "cnnCat2.h5" 扩展名通常表示 HDF5 格式。
  • 如果你的模型是 HDF5 格式 , 你应该使用 keras.models.load_model 函数加载它。
  • 如果你的模型是 SavedModel 格式 , 确保它包含 "saved_model.pbtxt" 或 "saved_model.pb" 文件，以及 "variables" 文件夹。

3. 模型文件损坏:

• 重新训练模型: 如果以上方法都不起作用，可能是模型文件本身已损坏。尝试重新训练模型并保存一个新的模型文件。

其他建议:

• 打印工作目录: 在 final.py 文件开头添加 print(os.getcwd()) 来打印当前工作目录，以确保你的脚本在正确的目录下运行。
• 清理临时文件: 删除项目中的任何 .pyc 文件以及 __pycache__ 文件夹，然后重试。

请仔细检查以上几点，并根据你的实际情况进行调整。 如果问题仍然存在，请提供更多信息，例如：

• model.py 文件中保存模型的代码片段。
• 你使用的 TensorFlow 和 Keras 版本。

这将有助于更准确地诊断问题。