tenorflow.js: TypeError: Невозможно прочитать свойство 'length' неопределенной или нулевой ссылки - PullRequest
Новая
       7

tenorflow.js: TypeError: Невозможно прочитать свойство 'length' неопределенной или нулевой ссылки

0 голосов
/ 21 февраля 2019

Я загружаю модель в tenorflow.js для классификации изображений, но она возвращает: "Unable to get property 'length' of undefined or null reference", message: "Unable to get property 'length' of undefined or null reference", number: -2146823281, stack: "TypeError: Unable to get property 'length' of undefined or null reference at Anonymous function(https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs-converter:17:131397)

Браузер, который я использую, - это хром, а модель получена с помощью тензорного потока вpython

Вот мой импорт 

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs"> </script>


<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs-converter">`</script>

Вот мой код 

<script>
        const MODEL_URL = './tensorflowjs_model.pb'
        const WEIGHTS_URL = './weights_manifest.json'
        const INPUT_NODE_NAME = 'x';
        const OUTPUT_NODE_NAME = 'prediction';
        const PREPROCESS_DIVISOR = tf.scalar(255);
      const foot=document.getElementById('foot')
        async function fun() {
        const resultElement=document.getElementById('result')
        resultElement.innerText = 'Loading MobileNet...'
      const model=await tf.loadFrozenModel(MODEL_URL, WEIGHTS_URL)
        const pixels = tf.browser.fromPixels(foot);
        var preprocessedInput = tf.div(pixels.asType('float32'), PREPROCESS_DIVISOR);
         reshapedInput=tf.image.resizeNearestNeighbor(preprocessedInput,[28,28])
        reshapedInput=reshapedInput.reshape([-1,28,28,3])
        try{
        var output;
     output=model.predict({x:reshapedInput,keep_prob:1.0},OUTPUT_NODE_NAME)
            console.log(output)
        }
        catch(err){
        console.log(err)
        }
            console.log("hello")
    };
    fun()

Где я ошибся?Мне действительно нужна помощь, так как срок скоро наступит ... Спасибо!

1 Ответ

0 голосов
/ 22 февраля 2019

Ошибка, вероятно, вызвана тем, как вы использовали predict

output=model.predict({x:reshapedInput,keep_prob:1.0},OUTPUT_NODE_NAME)

Forecast принимает в качестве параметра тензор или массив тензоров.

Поскольку вы загрузили frozenModel , вы можете вместо этого использовать model.execute.

...