我使用Cloud进行批量预测。我的一些模型工作,另一些则不工作。我如何调试那些不工作的模型?我所看到的一切都是一堆错误:Cloud ML only supports TF 1.0 or above and models saved in SavedModel format. in prediction.errors_stats-00000-of-00001。saved_model_cli show --all --dir的输出是(其他工作模型提供相同的输出)
MetaGraphDef with tag-set: 'serve' contains the following Si
我正在使用tensorflow_model_server来服务SavedModel。我一直得到这个响应代码400,下面的错误如下:
{ "error": "The first dimension of paddings must be the rank of inputs[4,2] [1,1,1,208,770,3]\\n\\t [[{{node Generator/FlatConv/sequential/zero_padding2d/Pad}}]]" }
输出从保存-模型-cli显示.
MetaGraphDef with tag-set: 'serve
我正在尝试使用我受过训练的tensorflow模型在Java中进行对象检测。我用这个脚本导出模型(用Python训练)。这产生了一个frozen_inference_graph.pb文件和一个saved_model.pb文件。
我的理解是,在Java中使用该模型的最佳方法是通过SavedModelBundle.load()加载模型。但是,当我在saved_model.pb文件中尝试这一点时,我得到了错误SavedModel not found in export directory:。是否有更好的方法在Java中加载模型以进行对象检测?
如果你有什么建议,请告诉我!我怀疑我在这个过程中做错了什
问题
我开发了一个简单的NodeJS应用程序,用于使用@tensorflow/tfjs-node检测对象。在我的开发PC (Windows 10 Pro)上,一切都很好,但是试图在我的Raspberry Pi 2B (Raspbian 10)上执行,我得到了以下错误:
Overriding the gradient for 'Max'
Overriding the gradient for 'OneHot'
Overriding the gradient for 'PadV2'
Overriding the gradient for 'S
Tensorflow 2文档指出,用户可以通过使用"SavedModel“或"h5”格式调用API h5(最新版本2.4.1:)来保存Tensorflow Keras模型。现在假设使用"SavedModel“格式,我想知道这是否是为了定期使用"SavedModel”格式保存检查点。例如,
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import Input, Model
from tensorflow.keras.layers import Dense
def get_mo
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
关于Tensorflow Lite Converter的tensorflow指南指出,推荐使用TFLiteConverter.from_saved_model()而不是TFLiteConverter.from_keras_model()。 为什么要推荐呢? 这对于将Keras模型转换为TfLite意味着什么(当SavedModel不存在并且不是必需的时候)。我们是否应该仍然将Keras模型作为SavedModel保存到临时文件夹中,并使用.from_saved_model()转换为TfLite
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
在运行教程时,我运行
tensorflow_model_server \
--rest_api_port=8501 \
--model_name=tfrbert \
--model_base_path="/content/drive/MyDrive/app/model1/export/latest_model/"
在colab中运行,但运行时间较长,输出为:
2021-08-06 14:08:56.175079: I tensorflow_serving/model_servers/server.cc:89] Building single TensorFlow m