ValueError: Tensor Tensor ("predictions / Softmax: 0", shape = (?, 2), dtype = float32) не является элементом этого графика. - PullRequest
Новая
       69

ValueError: Tensor Tensor ("predictions / Softmax: 0", shape = (?, 2), dtype = float32) не является элементом этого графика.

0 голосов
/ 08 мая 2020

Я пытаюсь классифицировать изображения как «безопасные» или «небезопасные» для этого, используя также обученную модель. Функция загрузки изображений в массивы numpy для передачи в model.predict

Входные данные:
1) image_paths: список путей к изображениям для загрузки
2) image_size: size в какие изображения следует изменить размер

Вывод:
1) loaded_images: загруженные изображения, на которых модель keras может выполнять прогнозы
2) loaded_image_indexes: пути изображений, которые выполняет функция способен обрабатывать

Я постоянно получаю сообщение об ошибке: 

 ValueError: Tensor Tensor("predictions/Softmax:0", shape=(?, 2), dtype=float32) is not an element of this graph.

Я тоже прикрепляю свой код: 

import keras
from keras import backend as K
import numpy as np

import tensorflow as tf

graph = tf.get_default_graph()


class NudityFilter:

    def __init__(self):
        self.model_path = "./classifier_model"

    def load_images(self, image_paths, image_size):
        K.clear_session()

        loaded_images = []
        loaded_image_paths = []

        for i, img_path in enumerate(image_paths):
            try:
                image = keras.preprocessing.image.load_img(img_path, target_size=image_size)
                image = keras.preprocessing.image.img_to_array(image)
                image /= 255
                loaded_images.append(image)
                loaded_image_paths.append(img_path)

            except Exception as ex:
                utils.logger.exception("__ERROR__ while loading image(s) " + str(ex))

        return np.asarray(loaded_images), loaded_image_paths



    def classify_obsence(self, image_paths=[]):
        '''
            inputs:
                image_paths: list of image paths or can be a string too (for single image)

        '''

        try:
            #Before prediction
            K.clear_session()

            batch_size = 32
            image_size = (256, 256)

            categories = ["unsafe", "safe"]

            if isinstance(image_paths, str):
                image_paths = list(image_paths)

            loaded_images, loaded_image_paths = self.load_images(image_paths, image_size)

            if not loaded_image_paths:
                return {}

            nsfw_model = keras.models.load_model(self.model_path)
            global graph
            with graph.as_default():
                model_preds = nsfw_model.predict(loaded_images, batch_size=batch_size)

Здесь я получаю ValueError, как только вызывается функция nsfw_model.predict(). Что я должен изменить / сделать, чтобы не получить эту ошибку. Когда я запускаю тот же код в GoogleColab / JupyterNotebook, он работает без ошибок. Почему это происходит?

...