Exportar gráficos de Tensorflow desde Python para usar en C ++
Exactamente, ¿cómo se deben exportar los modelos de Python para su uso en c ++?
Estoy tratando de hacer algo similar a este tutorial:https://www.tensorflow.org/versions/r0.8/tutorials/image_recognition/index.html
Estoy tratando de importar mi propio modelo TF en la API de c ++ en lugar del inicio. Ajusté el tamaño de entrada y las rutas, pero siguen apareciendo errores extraños. Pasé todo el día leyendo el desbordamiento de pila y otros foros, pero fue en vano.
He probado dos métodos para exportar el gráfico.
Método 1: metagrafía.
...loading inputs, setting up the model, etc....
sess = tf.InteractiveSession()
sess.run(tf.initialize_all_variables())
for i in range(num_steps):
x_batch, y_batch = batch(50)
if i%10 == 0:
train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict={
x:x_batch, y_: y_batch, keep_prob: 1.0})
print("step %d, training accuracy %g"%(i, train_accuracy))
train_step.run(feed_dict={x: x_batch, y_: y_batch, keep_prob: 0.5})
print("test accuracy %g"%accuracy.eval(feed_dict={
x: features_test, y_: labels_test, keep_prob: 1.0}))
saver = tf.train.Saver(tf.all_variables())
checkpoint =
'/home/sander/tensorflow/tensorflow/examples/cat_face/data/model.ckpt'
saver.save(sess, checkpoint)
tf.train.export_meta_graph(filename=
'/home/sander/tensorflow/tensorflow/examples/cat_face/data/cat_graph.pb',
meta_info_def=None,
graph_def=sess.graph_def,
saver_def=saver.restore(sess, checkpoint),
collection_list=None, as_text=False)
El método 1 produce el siguiente error al intentar ejecutar el programa:
[libprotobuf ERROR
google/protobuf/src/google/protobuf/wire_format_lite.cc:532] String field
'tensorflow.NodeDef.op' contains invalid UTF-8 data when parsing a protocol
buffer. Use the 'bytes' type if you intend to send raw bytes.
E tensorflow/examples/cat_face/main.cc:281] Not found: Failed to load
compute graph at 'tensorflow/examples/cat_face/data/cat_graph.pb'
También probé otro método para exportar el gráfico:
Método 2: escribir_grafo:
tf.train.write_graph(sess.graph_def,
'/home/sander/tensorflow/tensorflow/examples/cat_face/data/',
'cat_graph.pb', as_text=False)
En realidad, esta versión parece cargar algo, pero aparece un error sobre las variables que no se inicializan:
Running model failed: Failed precondition: Attempting to use uninitialized
value weight1
[[Node: weight1/read = Identity[T=DT_FLOAT, _class=["loc:@weight1"],
_device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](weight1)]]