Проблема с export_savedmodel в Tensorflow v1.12.0 - PullRequest
Новая
       6

Проблема с export_savedmodel в Tensorflow v1.12.0

0 голосов
/ 19 декабря 2018

Я пытаюсь использовать функцию export_savedmodel , чтобы написать Оценщик, созданный из модели Keras.Мой код выглядит примерно так: 

from tensorflow.python import keras
...

model = keras.Model(...)
model.compile(...)
model.fit(...)
estimator_model = keras.estimator.model_to_estimator(keras_model=model, model_dir='./estimator_model')
estimator_model.export_savedmodel('./export', serving_input_receiver_fn=serving_input_fn)

def serving_input_fn():
    ...

Я написал это на основе Google Tutorial , но были проблемы.К сожалению, export_savedmodel не может найти обученную модель в . / Estimator_model . Это меня удивило, потому что, во-первых, я не видел проблем, связанных с этим, в прикрепленной ссылке, а во-вторых, в export_savedmodel у нас есть дополнительный параметр checkpoint_path , который не использовался, но, похоже, оказывает влияние.Поскольку model_to_estimator сохраняет данные в папку . / Estimator_model / keras Я попытался использовать его следующим образом: 

    estimator_model.export_savedmodel('./export', serving_input_receiver_fn=serving_input_fn, checkpoint_path='./estimator_model/keras/keras_model.ckpt.data-00000-of-00001')

Но теперь у меня есть: «Данныепотеря: не sstable (неправильное магическое число): возможно, ваш файл в другом формате? "

Что здесь происходит?

1 Ответ

0 голосов
/ 08 января 2019

Можете ли вы попробовать 

from tensorflow.python import keras
...

model = keras.Model(...)
model.compile(...)
estimator_model = keras.estimator.model_to_estimator(keras_model=model, 
model_dir='./estimator_model')
estimator_model.train(...)
estimator_model.export_savedmodel('./export', 
serving_input_receiver_fn=serving_input_fn)

Чтобы проверить, работает ли это?

Это скорее всего ошибка, я бы сообщил об этом на github.

...