Загрузка save_model вызывает «Не удалось скомпилировать фрагментный шейдер» для операции сбора - PullRequest
Новая
       52

Загрузка save_model вызывает «Не удалось скомпилировать фрагментный шейдер» для операции сбора

0 голосов
/ 17 октября 2018

Я использую Tensorflow в Python для определения и обучения модели, а затем сохраняю ее в save_model и загружаю на веб-сайт с помощью TensorflowJS.Я сделал минимальный рабочий пример, представленный ниже, и выделил проблему для сбора.Я использую Windows 7 x64, Python 3.5.2, numpy 1.15.1 (принудительно после установки tenorflowjs - до этого было 15.2) и последнюю версию tenorflowjs, установленную просто pip install tensorflowjs.Браузер - Chrome, и все это обслуживается на локальном хосте с использованием Wamp.

Шаг 1: Python 

# coding=utf-8

import tensorflow as tf
import sys
import os, shutil

x = tf.placeholder(tf.int32, shape=[5], name='x')

#pred = tf.transpose(x, name="y") # THIS WORKS
pred = tf.gather(x, 1, axis=0, name="y") # THIS DOES NOT - thus must be related to the gather op

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(sess.run(pred, feed_dict={x: [0,1,2,3,4]})) # just to check that it works in Python
    tf.saved_model.simple_save(sess, "./export", inputs={"x": x}, outputs={"y": pred})

Шаг 2: команда tfjs-converter 

tensorflowjs_converter --input_format=tf_saved_model --output_node_names="y" --saved_model_tags=serve export C:/wamp/www/avatar/web_model

Шаг3: Обслуживание веб-сайта: 

<!-- index.html -->

<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">

<head>
  <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html" charset="utf-8" />
  <title>test</title>
  <script src="./ext/jquery-3.3.1.min.js"></script>
  <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs"></script>
</head>

<body>
  <script src="./script.js"></script>
</body>

</html>

// script.js

async function learnLinear() {
  const model = await tf.loadFrozenModel('http://localhost/avatar/web_model/tensorflowjs_model.pb', 'http://localhost/avatar/web_model/weights_manifest.json');

  x = tf.tensor1d([2, 3, 4, 1, 1], "int32");

  model.execute({
    "x": x
  }); // "x: The input data, as an Tensor, or an Array of tf.Tensors if the model has multiple inputs."
}
learnLinear();

Произошла ошибка: 

Uncaught (in promise) Error: Failed to compile fragment shader.
    at createFragmentShader (tfjs:2)
    at e.createProgram (tfjs:2)
    at compileProgram (tfjs:2)
    at tfjs:2
    at e.getAndSaveBinary (tfjs:2)
    at e.compileAndRun (tfjs:2)
    at e.gather (tfjs:2)
    at ENV.engine.runKernel.$x (tfjs:2)
    at tfjs:2
    at e.scopedRun (tfjs:2)

И над этим в консоли есть: 

ERROR: 0:157: 'getIndices' : no matching overloaded function found
157          setOutput(getA(int(getIndices(resRC))));

ИтакgetIndices отсутствует, и он не объявлен в импортированном скрипте tfjs, только называется ...

Любая помощь очень ценится!

1 Ответ

0 голосов
/ 17 октября 2018

tf.gather имеет параметры indices типа тензора.И это относится как к python , так и к js

Чтобы избежать вашей ошибки, вы должны изменить следующее: 

pred = tf.gather(x, tf.constant([1], dtype="int32"), axis=0, name="y")

После построения графика и его преобразования в замороженную модель вы сможете использовать его в js.

...