tensorflow:notfounderror:没有这样的文件或目录

我面临着张量流模型的重量恢复问题。

所以在训练模型的过程中,我在每500次迭代后保存了我的模型检查点,

if j%500==0:
                    with open('iterres.txt','a') as f:
                        f.write(str({'epoch': i, 'test_accuracy': evaluate_(model,batch_size=100),'iteration':j}) + '\n')
                        os.system('mkdir ' + str(i)+'epoch'+str(j))
                        saver.save(sess, '/home/g_cloud/exe_paul/'+str(i)+'epoch'+str(j)+'/'+str(i))

现在我有了一个包含所有权重和元的检查点文件夹:

我下载了权重并创建了一个名为“new_backup”的新文件夹,其中包含所有权重和meta:

当我试图从该文件夹加载文件时:

import tensorflow as tf


labels_dict={
              1: 'Yes', 
              0: 'No'
            }


with tf.Session() as sess:


    saver = tf.train.import_meta_graph('../new_backup/1.meta')
    restore = saver.restore(sess,tf.train.latest_checkpoint('../new_backup/'))
    graph=tf.get_default_graph()

    query= graph.get_tensor_by_name("input:0")
    result=graph.get_tensor_by_name("netout:0")

然后我得到这个错误:

NotFoundError: /home/g_cloud/exe_paul/1epoch1000; No such file or directory

那是我的云账户,1epoch1000是旧文件夹,所有的重量都是在训练期间节省下来的。我的问题是,如果在存在文件夹1epoch1000的情况下,我去云计算并使用相同的脚本来还原模型,那么脚本就可以工作,但如果不这样做,就会产生错误。

如何将meta更改为重定向路径或如何在任何位置还原模型?