Я разработал две модели керас в двух модульных тестах.Я конвертировал модели в график тензорного потока (используя https://github.com/amir-abdi/keras_to_tensorflow) для хранения на диске. Когда тесты запускаются отдельно, модели загружаются нормально и работают так, как и ожидалось. Но когда я запускаю тест через unittest discover, Я получил следующую ошибку при выполнении второго теста:
Tensor dense_2_target:0, specified in either feed_devices or fetch_devices was not found in the Graph.
Мне интересно, является ли это причиной каких-либо открытых ресурсов или зависимостей между сгенерированными графами? Любая помощьприветствуется.
Вот исходный код для двух моделей.
Модель 1:
model = Sequential(name="Regressor")
model.add(Dense(10, input_dim=2, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation=None))
model.compile(loss='mean_absolute_error', optimizer='adam')
model.fit(X, y, verbose=0)
convert_to_tensorflow_graph() # as described in https://github.com/amir-abdi/keras_to_tensorflow.
Модель 2:
model = Sequential(name="classifier")
model.add(Dense(10, input_dim=4, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')
model.fit(X, y, verbose=0)
convert_to_tensorflow_graph()
Как вывидите, структура моделей не одинакова.