Как запустить несколько моделей классификации (keras, caffe, et c) в одном сеансе тензорного потока?

Question

Я пытаюсь запустить модель обнаружения объектов (SSD + Inceptionv2) и в результате получаю ограничивающие рамки. После получения ограничительных рамок из фрейма, затем обрезанные изображения должны пройти через различные модели классификации (которые были обучены в разных библиотеках, таких как keras и caffe) и получить результаты прогнозирования.

Здесь я получаю ограничивающие рамки из модели обнаружения объектов в сеансе тензорного потока, и при попытке использовать любой другой метод прогнозирования моделей этот метод прогнозирования ожидает ввода обнаружения объекта десятки потоков по умолчанию. Из-за этой модели классификации метод прогнозирования не работает.

Есть идеи о том, как запустить различные модели классификации для выходных ограничивающих рамок обнаружения объектов (обрезанных изображений)?

Answer 1

Сеанс связан с указанным c экземпляром Tensorflow Graph. Если вы хотите иметь один сеанс для всех, вам нужно поместить все ваши модели в один график. Это может вызвать проблемы с именованием для тензоров, и, как правило, IMO - плохая идея (вы должны держать вещи, которые не связаны друг с другом, отдельно).

Наличие всего на одном графике также повышает требования к ресурсам вашей модели (вы всегда загружайте все, даже если вы запускаете только подграф), что является еще одной причиной для разделения вещей на независимые графы. С независимыми графиками вам придется использовать несколько сеансов.

Пожалуйста, обратитесь к этому