Как загрузить модель замороженного графика Tensorflow из Google Bucket?

Question

Локально, когда мы хотим загрузить модель с помощью TensorFlow, мы делаем это:

path_to _frozen = model_path + '/frozen_inference_graph.pb'
detection_graph = tf.Graph()
with detection_graph.as_default():
    od_graph_def = tf.GraphDef()
    with tf.io.gfile.GFile(path_to _frozen, 'rb') as fid:
        serialized_graph = fid.read()
        od_graph_def.ParseFromString(serialized_graph)
        tf.import_graph_def(od_graph_def, name='')

Как мы можем загрузить сохраненную модель в корзину Google, используя облачную функцию Google?

Answer 1

def download_blob(bucket_name, source_blob_name, destination_file_name):
storage_client = storage.Client()
bucket = storage_client.get_bucket(bucket_name)
blob = bucket.blob(source_blob_name)
blob.download_to_filename(destination_file_name)

def обработчик (запрос): download_blob (BUCKET_NAME, 'redbull / output_inference_graph.pb / frozen_inference_graph.pb', '/ tmp / frozen_inference_graph.pb') print ("все в порядке") Detection_graph = tf.Graph ()с обнаружения_graph.as_default (): od_graph_def = tf.GraphDef () с tf.io.gfile.GFile ('/ tmp / frozen_inference_graph.pb', 'rb') в качестве fid: serialized_graph = fid.read () od_graph_def.ParseFromString (serialized_graph) tf.import_graph_def (od_graph_def, name = '')

Answer 2

Вы можете сохранить свой pb-файл в хранилище.

Затем в своей функции загрузите его в локальный каталог для записи /tmp. Помните, этот каталог находится «в памяти». Это означает, что память, выделенная для вашей функции, должна быть четко определена, чтобы обрабатывать объем памяти вашего приложения И загруженный вами файл модели

Замените вашу первую строку чем-то вроде этого.

# Be sure that your function service account as access to the storage bucket    
storage_client = storage.Client()
bucket = storage_client.get_bucket('<bucket_name>')
blob = bucket.blob('<path/to>/frozen_inference_graph.pb')

# Download locally your pb file
path_to_frozen = '/tmp/frozen_inference_graph.pb'
blob.download_to_filename(path_to_frozen)