Как проверить обученную модель CNN во внешней среде без Tensorflow? - PullRequest
0 голосов
/ 19 января 2019

Я подготовил предварительно обученную модель Tensorflow для своего пользовательского обнаружения объектов и экспортировал файл графа вывода и файлы контрольных точек. Теперь я хочу, чтобы кто-то еще также проверил мою обученную модель, добавив к ней новые изображения и увидев результаты. Но как лучше всего это сделать, если внешние «оценщики» не имеют среды Tensorflow и не хотят ее также настраивать?

Я использовал:

Miniconda3, Tensorflow v1.10.0 (gpu), Tensorboard v1.10.0, Cudatoolkit 8.0, предварительно обученная модель TF "SSD с Mobilenet v1".

Все руководства, которые я нашел и прочитал, только направляют вас на тестирование вашей модели от запуска некоторого кода из папки Tensorflow object_detection. Но настройка TF может быть довольно сложной задачей для тех, кто не делал этого раньше. Я подумал, что, может быть, есть способ каким-то образом «упаковать его», чтобы другие могли легко запустить его с минимальными усилиями. Для примера рассмотрим «легкий» сценарий, когда я отправляю им пакет с готовым блокнотом Jupyter, поэтому единственное усилие - распаковать его и научиться пользоваться ноутбуком.

Пожалуйста, помогите с предложениями, возможно разными, с разным уровнем знаний и разным пониманием «легко». Но учтите, что я тоже новичок в этой области.

Ответы [ 2 ]

0 голосов
/ 19 января 2019

TensorFlow Serving может быть, здесь избыточное количество (так как для этого требуется Docker), но оно предоставляет среду вывода через REST API.

0 голосов
/ 19 января 2019

Взгляните на tfdeploy.

Это легкий пакет, который позволяет вам развертывать модели тензорного потока как вызываемый объект, используя numpy (что является более разумной зависимостью).

...