Ошибки в Keras + колба веб-сервера - PullRequest
0 голосов
/ 06 июня 2019

Я создал флеш-веб-сервер и использовал модель Openface Keras

если запрашивается веб-сервер с изображением с веб-камеры, веб-сервер возвращает результаты из значения прогнозируемой модели.

но я увидел какую-то ошибку,

[2019-06-06 17:28:47,847] ERROR in app: Exception on /facerec [GET] Traceback (most recent call last): File "C:\Users\pjh39\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\flask\app.py", line 1832, in full_dispatch_request rv = self.dispatch_request() File "C:\Users\pjh39\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\flask\app.py", line 1818, in dispatch_request return self.view_functions[rule.endpoint](**req.view_args) File "C:\Users\pjh39\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\flask_restful\__init__.py", line 458, in wrapper resp = resource(*args, **kwargs) File "C:\Users\pjh39\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\flask\views.py", line 88, in view return self.dispatch_request(*args, **kwargs) File "C:\Users\pjh39\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\flask_restful\__init__.py", line 573, in dispatch_request resp = meth(*args, **kwargs) File "C:/Users/pjh39/Desktop/raspberrypi_smarthomeproject/face_recognizer/webServer.py", line 383, in get if recognize_faces_incam(embeddings,args['username'],args['stream_url']): File "C:/Users/pjh39/Desktop/raspberrypi_smarthomeproject/face_recognizer/webServer.py", line 339, in recognize_faces_incam identity = recognize_face(face, embeddings) File "C:/Users/pjh39/Desktop/raspberrypi_smarthomeproject/face_recognizer/webServer.py", line 307, in recognize_face face_embedding = image_to_embedding(face_image) # 현재 얼굴 이미지를 임베딩 벡터화. File "C:/Users/pjh39/Desktop/raspberrypi_smarthomeproject/face_recognizer/webServer.py", line 301, in image_to_embedding embedding = facemodel.predict_on_batch(img_array) File "C:\Users\pjh39\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\training.py", line 1297, in predict_on_batch self._make_predict_function() File "C:\Users\pjh39\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\training.py", line 1979, in _make_predict_function **kwargs) File "C:\Users\pjh39\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\backend.py", line 3201, in function return GraphExecutionFunction(inputs, outputs, updates=updates, **kwargs) File "C:\Users\pjh39\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\backend.py", line 2939, in __init__ with ops.control_dependencies(self.outputs): File "C:\Users\pjh39\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\ops.py", line 5028, in control_dependencies return get_default_graph().control_dependencies(control_inputs) File "C:\Users\pjh39\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\ops.py", line 4528, in control_dependencies c = self.as_graph_element(c) File "C:\Users\pjh39\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\ops.py", line 3478, in as_graph_element return self._as_graph_element_locked(obj, allow_tensor, allow_operation) File "C:\Users\pjh39\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\ops.py", line 3557, in _as_graph_element_locked raise ValueError("Tensor %s is not an element of this graph." % obj) ValueError: Tensor Tensor("norm_layer_1/l2_normalize:0", shape=(?, 128), dtype=float32) is not an element of this graph. 192.168.219.158 - - [06/Jun/2019 17:28:47] "GET /facerec HTTP/1.1" 500 -

Ожидаемая причина заключается в том, что помимо потока, в который загружена взвешенная модель, в запросе веб-сервера колбы создается поток, и ожидается, что сеанс будет перегружен.

Вы можете мне помочь?

Вот мой код:

https://github.com/jaehyunup/raspberrypi_smarthomeproject/blob/master/face_recognizer/webServer.py

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...