чил реснет с помощью tf.estimator, модель была сохранена в процессе обучения. Сохраненные файлы состоят из.data, .index а также.meta, Я хотел бы загрузить эту модель обратно и получить прогнозы для новых изображений. Данные были поданы на модель во время обучения с использованиемtf.data.Dataset, Я внимательно следил за реализацией реснетаВот.

Я хотел бы восстановить модель и передать входные данные узлам, используя feed_dict.

Первая попытка

  #rebuild input pipeline
  images, labels = input_fn(data_dir, batch_size=32, num_epochs=1)

  #rebuild graph
  prediction= imagenet_model_fn(images,labels,{'batch_size':32,'data_format':'channels_first','resnet_size':18},mode = tf.estimator.ModeKeys.EVAL).predictions 

  saver  = tf.train.Saver()
  with tf.Session() as sess:
    ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(r'./model')
    saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path)
    while True:
    try:
        pred,im= sess.run([prediction,images])
        print(pred)
    except tf.errors.OutOfRangeError:
      break

Я кормил набор данных, который был оценен на той же модели, используяclassifier.evaluate, но вышеприведенный метод дает неверные прогнозы. Модель дает одинаковый класс и вероятность, 1,0, для всех изображений.

Вторая попытка

saver = tf.train.import_meta_graph(r'.\resnet\model\model-3220.meta')
sess = tf.Session()
saver.restore(sess,tf.train.latest_checkpoint(r'.\resnet\model'))
graph = tf.get_default_graph()
inputImage = graph.get_tensor_by_name('image:0')
logits= graph.get_tensor_by_name('logits:0')

#Get prediction
print(sess.run(logits,feed_dict={inputImage:newimage}))

Это также дает неверные прогнозы по сравнению сclassifier.evaluate, Я могу даже бежатьsess.run(logits) безfeed_dict!

Третья попытка

def serving_input_fn():
  receiver_tensor = {'feature': tf.placeholder(shape=[None, 384, 256, 3], dtype=tf.float32)}
  features = {'feature': receiver_tensor['images']}
return tf.estimator.export.ServingInputReceiver(features, receiver_tensor)

Это не с

Traceback (most recent call last):
  File "imagenet_main.py", line 213, in <module>
    tf.app.run(argv=[sys.argv[0]] + unparsed)
  File "C:\Users\Photogauge\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\platform\app.py", line 124, in run
    _sys.exit(main(argv))
  File "imagenet_main.py", line 204, in main
    resnet.resnet_main(FLAGS, imagenet_model_fn, input_fn)
  File "C:\Users\Photogauge\Desktop\iprings_images\models-master\models-master\official\resnet\resnet.py", line 527, in resnet_main
    classifier.export_savedmodel(export_dir_base=r"C:\Users\Photogauge\Desktop\iprings_images\models-master\models-master\official\resnet\export", serving_input_receiver_fn=serving_input_fn)
  File "C:\Users\Photogauge\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\estimator\estimator.py", line 528, in export_savedmodel
    config=self.config)
  File "C:\Users\Photogauge\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\estimator\estimator.py", line 725, in _call_model_fn
    model_fn_results = self._model_fn(features=features, **kwargs)
  File "imagenet_main.py", line 200, in imagenet_model_fn
    loss_filter_fn=None)
  File "C:\Users\Photogauge\Desktop\iprings_images\models-master\models-master\official\resnet\resnet.py", line 433, in resnet_model_fn
    tf.argmax(labels, axis=1), predictions['classes'])
  File "C:\Users\Photogauge\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\util\deprecation.py", line 316, in new_func
    return func(*args, **kwargs)
  File "C:\Users\Photogauge\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\math_ops.py", line 208, in argmax
    return gen_math_ops.arg_max(input, axis, name=name, output_type=output_type)
  File "C:\Users\Photogauge\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\gen_math_ops.py", line 508, in arg_max
    name=name)
  File "C:\Users\Photogauge\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\op_def_library.py", line 528, in _apply_op_helper
    (input_name, err))
ValueError: Tried to convert 'input' to a tensor and failed. Error: None values not supported.

Код, который я использовал для обучения и построения модели, приведен ниже:

Спецификация для разбора набора данных:

def parse_record(raw_record, is_training):
  keys_to_features = {
      'image/encoded':
          tf.FixedLenFeature((), tf.string, default_value=''),
      'image/class/label':
          tf.FixedLenFeature([], dtype=tf.int64, default_value=-1),
  }
  parsed = tf.parse_single_example(raw_record, keys_to_features)
  image = tf.image.decode_image(
      tf.reshape(parsed['image/encoded'], shape=[]),3)
  image = tf.image.convert_image_dtype(image, dtype=tf.float32)
  label = tf.cast(
      tf.reshape(parsed['image/class/label'], shape=[]),
      dtype=tf.int32)
  return image, tf.one_hot(label,2)

Следующая функция анализирует данные и создает пакеты для обучения

def input_fn(is_training, data_dir, batch_size, num_epochs=1):
  dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(
      filenames(is_training, data_dir))
  if is_training:
     dataset = dataset.shuffle(buffer_size=_FILE_SHUFFLE_BUFFER)
  dataset = dataset.flat_map(tf.data.TFRecordDataset)
  dataset = dataset.map(lambda value: parse_record(value, is_training),
                        num_parallel_calls=5)
  dataset = dataset.prefetch(batch_size)
  if is_training:
      dataset = dataset.shuffle(buffer_size=_SHUFFLE_BUFFER)
  dataset = dataset.repeat(num_epochs)
  dataset = dataset.batch(batch_size)

  iterator = dataset.make_one_shot_iterator()
  images, labels = iterator.get_next()
  return images, labels

Классификатор создан, как показано ниже, для обучения на наборе поездов и оценки на наборе проверки

classifier = tf.estimator.Estimator(
      model_fn=model_function, model_dir=flags.model_dir, config=run_config,
      params={
          'resnet_size': flags.resnet_size,
          'data_format': flags.data_format,
          'batch_size': flags.batch_size,
      })

    #Training cycle
     classifier.train(
         input_fn=lambda: input_function(
             training_phase=True, flags.data_dir, flags.batch_size, flags.epochs_per_eval),
         hooks=[logging_hook])
    # Evaluate the model 
    eval_results = classifier.evaluate(input_fn=lambda: input_function(
        training_phase=False, flags.data_dir, flags.batch_size))

Вот как я пытался загрузить и получить прогнозы из модели.

Как правильно восстановить сохраненную модель и сделать на ней вывод. Я хочу кормить изображения напрямую, не используяtf.data.Dataset.

Обновить

Значениеckpt после запускаckpt = tf.train.get_checkpoint_state(r'./model') является

model_checkpoint_path:. 5520 "all_model_checkpoint_paths:" ./model\model.ckpt-5521 "all_model_checkpoint_paths:" ./model\model.ckpt-5980 "

Вывод такой же, когда я пытаюсь `saver.restore (sess, tf.train.latest_checkpoint (r '. \ Resnet \ model'))

Проходя полный путь кsaver.restore дает одинаковый вывод Во всех случаях одна и та же модель,model.ckpt-5980 был восстановлен