在从云存储导出经过培训的模型之后,我试图在Google上创建一个模型,但我得到的错误是:
Create Version failed. Model validation failed: SavedModel must contain exactly one metagraph with tag: serve For more information on how to export Tensorflow SavedModel, seehttps://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/saved_model.
所以我在我的训练中只有一个TensorFlo
下面有两组非常相似的代码,输入非常简单,作为我问题的示例。我认为对以下观察的解释可以回答我的问题。谢谢!
当我运行以下代码时,可以快速地对模型进行训练,并能预测良好的结果。
import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow import keras
model = tf.keras.Sequential([keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])])
model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_err
我正在尝试将保存在SavedModel格式(包含.pb文件、assets文件夹和variables文件夹的文件夹)中的Tensorflow对象检测模型转换为Keras.h5以进行更简单的推断。然而,尝试常见的StackOverflow回答这个问题(例如,)会导致ValueError: Unable to create a Keras model from this SavedModel. This SavedModel was created with tf.saved_model.save, and lacks the Keras metadata.Please save your Kera
我正在尝试学习如何在Android上使用一些ML的东西。我让工作了,而且似乎工作得很好。于是我试着创建我自己的模型。
我用来创建我自己的模型的代码是:
import numpy as np
import os
from tflite_model_maker import model_spec
from tflite_model_maker import text_classifier
from tflite_model_maker.config import ExportFormat
from tflite_model_maker.text_classifier import Average
我正在尝试使用TensorFlow的iOS API在C++上运行我的模型。该模型是一个保存为SavedModel文件的.pb。但是,对Session::Run()的调用会导致错误:
“无效参数:在Run()之前没有用图创建会话!”
在Python中,我可以使用以下代码成功地在模型上运行推断:
with tf.Session() as sess:
tf.saved_model.loader.load(sess, ['serve'], '/path/to/model/export')
result = sess.run(['Outpu
import tensorflow as tf
import keras
import tensorflow.keras.layers as tfl
from tensorflow.keras.layers.experimental.preprocessing import RandomFlip, RandomRotation
我正在试图找出我应该使用的数据增强。在中,有:
tf.keras.layers.RandomFlip和RandomRotation
然后我们在中有相同的东西,randomFlip和RandomRotation。
我该用哪一种?我见过同时使用这两种语言。
这是我目前的代码
因此,我面临一个问题,如何部署我的自定义手语识别模型。我用exporter_main_v2.py将my_ssd_mobnet转换为saved_model.pb,然后尝试用以下代码使用tensorflowjs转换器:
from tensorflow import keras
import tensorflowjs as tfjs
def importModel(modelPath):
model = tf.keras.models.load_model(modelPath)
tfjs.converters.save_tf_model(model, "tfjsmodel&
我试图为一个训练有素的tensorflow保存模型服务,我想要这样的预测url:
localhost:8501/v1/models/<model_name>:predict, where model_name is like "something1/something2"
我所做的是将model_name参数设置为something1/something2,然后运行
docker run --rm -p 8501:8501 \
-v "$LOCAL_MODEL_DIR:/models/${MODEL_NAME}" \
-e MODEL
我目前正在尝试通过tensorflow服务提供一个简单的模型,然后我想通过gRRC使用node.js调用它。我觉得学习/理解这件事最简单的方法就是把它分解成尽可能简单的模型。请原谅命名,因为我最初开始使用Mnist教程,但我在那里也没有成功。所以这个名字仍然是mnist,但它只是一个简单的计算实现。
我用以下代码创建并导出了模型:--简单模型--
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None))
y = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None))
three = tf.Variable(3, dtype=tf.flo
我已经使用https://www.tensorflow.org/lite/tutorials/model_maker_image_classification的教程创建了一个模型,并将其导出为TF.js格式: import os
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
from tflite_model_maker import image_classifier, model_spec
from tflite_model_maker.config import ExportFormat, QuantizationCon
我有一个在图形处理器机器上训练的TensorFLow模型。接下来,我需要将其导出并部署到仅限CPU的生产机器上。
我已经按照中的描述使用了导出。上面初始化了Saver对象。
with graph.as_default():
saver = tf.train.Saver(tf.all_variables(), sharded=True)
...
export_path = 'resnet34_rmsprop_wd1e-1/saves/'
print('Exporting trained model to %s' % export_path)
ini
现在,我们可以使用Tensorflow服务成功地为模型提供服务。我们使用以下方法导出模型并使用Tensorflow服务托管它。
------------
For exporting
------------------
from tensorflow.contrib.session_bundle import exporter
K.set_learning_phase(0)
export_path = ... # where to save the exported graph
export_version = ...
我使用的是TensorFlow版本: 2.3.0和Python3。我正在实验量化一个修剪和训练的康维-2 CNN模型。模型结构为: conv、->、conv、->、max池、->、密集->、密集->输出为CIFAR-10。你可以看到木星-笔记本。
经过修剪和训练的模型存储在变量"pruned_model“中。用于量化的步骤如下:
# Save the entire pruned and saved model-
pruned_model.save("Conv2_Pruned")
# Dynamic range quantization-
我正在从Keras模型创建一个Tensorflow Estimator。目前,估计器被创建,模型被训练,模型被评估没有问题。然而,在最后一次评估中,由于我使用了FinalExporter接口,模型被导出,并且我得到了一个尺寸不匹配错误: INFO:tensorflow:Performing the final export in the end of training.
INFO:tensorflow:Calling model_fn.
Traceback (most recent call last):
File "/home/austinguo/.../lib/python3
我将Keras模型转换为Tensorflow估计器,将Tensorflow变换添加到图中,然后导出模型以供服务。
当我检查模型签名时,我可以看到以下信息:
signature_def['serving_default']:
The given SavedModel SignatureDef contains the following input(s):
inputs['examples'] tensor_info:
dtype: DT_STRING
shape: (-1)
name: input_ex