У меня есть сайт для прогнозирования количества осадков и наводнений по нескольким параметрам. Приложение написано на Django, а предварительно обученная модель просто добавлена в бэкэнд, чтобы выдавать выходные данные на основе входных данных.
model = load_model('Model.h5')
optimizer = tf.train.RMSPropOptimizer(0.002)
model.compile(loss='mse',
optimizer=optimizer,
metrics=['accuracy'])
pridection = np.array([minitemp,maxitemp,windgust,wind9,wind3,humid9,humid3,pressure9,pressure3,temp9,temp3])
mean = np.array([12.068963,23.009951,37.19739,13.88135,18.25159,67.70561,49.9628,911.645197,909.72206092,16.76982,21.128429])
std = np.array([6.47953722,7.41225215,16.68598056,9.01179628,9.14530111,20.95509877,22.34781323,310.98021687,309.95752359,6.71328472,7.64915217])
pridection = (pridection - mean) / std
if (pridection.ndim == 1):
pridection = np.array([pridection])
rainfall = model.predict(pridection)
floods = (rainfall - 5) * 5
Я получаю ошибку
Cannot interpret feed_dict key as Tensor: Tensor Tensor("Placeholder:0", shape=(11, 32), dtype=float32) is not an element of this graph.
Я могу точно указать, что ошибка происходит в операторе model.compile()
, но не могу понять, что именно является ошибкой.
Кто-нибудь может мне помочь?