Я использую функциональный API Keras, чтобы сохранить модель и затем повторно загрузить ее с HDFS-сервера во время однократной инициализации кода:
import keras
from keras.models import Model
trained_model = # Build model layers from scratch
trained_model.set_weights(weights_pickle_file)
trained_model._make_predict_function()
И затем, после однократной инициализации, я использую это модель делает прогнозы по одному, и мы делаем прогнозы, используя функцию:
predictions = trained_mdoel.predict(data)
При работе в нашей среде разработки без использования веб-службы Django этот код работает нормально, но при использовании Django, мы получаем следующую ошибку:
tenorflow. python .framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Тензор, указанный в feed_devices или fetch_devices, не найден в Графике
Наши версии Keras и tenorflow перечислены ниже:
Keras: 2.3.1
TensorFlow: 2.0.0
Ранее мы просмотрел множество решений для этой проблемы, но большинство из них предназначены для библиотеки tenorflow.keras или для более старых версий TensorFlow, где можно получить доступ к переменной сеанса.
Решения, которые d в нашем случае это не поможет:
Любая помощь здесь будет признательна.