Как решить ошибку во время выполнения при прогнозировании с использованием модели ONNX? - PullRequest
0 голосов
/ 05 октября 2019

У меня есть модель глубокого обучения, обученная в matlab с использованием команды trainNetwork . Я хочу использовать эту модель в python для прогнозирования, поэтому я экспортировал сеть в формат onnx в matlab, используя "exportONNXNetwork "coomand.I импортировал модель onnx в python, используя следующий код: sess = onnxruntime.InferenceSession("Alma.onnx")

Модель принимает изображение размером (224,224,3). Поэтому я изменил размер изображения с помощью cv2.resize. Когда я пытаюсь запустить модель с помощью команды sess.run , я получаю сообщение об ошибке: RuntimeError: Входные данные не должны быть пустыми. Где 'data' - это input_name. Команда, используемая для прогнозирования: res = sess.run ([output_name], {input_name: x}) Я не могу понять, где я ошибаюсь.Я делюсь полным кодом.

import numpy
import cv2
import tensorflow as tf
sess = onnxruntime.InferenceSession("Alma.onnx")
im = cv2.imread("1.jpg")
img = cv2.cvtColor(im,cv2.COLOR_BGR2RGB)
x = tf.convert_to_tensor(img)





input_name = sess.get_inputs()[0].name
print("input name", input_name)
input_shape = sess.get_inputs()[0].shape
print("input shape", input_shape)
input_type = sess.get_inputs()[0].type
print("input type", input_type)


output_name = sess.get_outputs()[0].name
print("output name", output_name)
output_shape = sess.get_outputs()[0].shape
print("output shape", output_shape)
output_type = sess.get_outputs()[0].type
print("output type", output_type)

res = sess.run([output_name], {input_name: x})
print(res)

Я получаю ошибку:

  File "C:/Users/Hanamanth/PycharmProjects/cocoon/onnx.py", line 29, in <module>
    res = sess.run([output_name], {input_name: x})
  File "C:\Users\Hanamanth\PycharmProjects\cocoon\venv\lib\site-packages\onnxruntime\capi\session.py", line 72, in run
    return self._sess.run(output_names, input_feed, run_options)
RuntimeError: Input 'data' must not be empty.
input name data
input shape [1, 3, 224, 224]
input type tensor(float)
output name prob
output shape [1, 2]
output type tensor(float)```


1 Ответ

0 голосов
/ 12 ноября 2019

x (вход в sess.run) должен быть массивом np. Например:

img = cv2.resize(img, (width, height))
# convert image to numpy
x = numpy.asarray(img).astype(<right_type>).reshape(<right_shape>)
res = sess.run([output_name], {input_name: x})
...