golangのテキストにDL-RNNモデルを実行するにはどうすればよいですか？

Question

reddit/twitterの会話に基づいてtensor-flowにRNNモデルをビルドしました。私はpbにそれを保存しました。誰もがgolangのモデルを介して生のテキスト文字列を渡し、出力を生成する方法を知っていますか？ただtfgo READMEに示すようtf.saved_model.builder.SavedModelBuilderを使用して訓練されたモデルをエクスポート：

modeldir := "/my_model.pb" 

// Buffer input text 
var buffer bytes.Buffer 

args := os.Args[1:] 

for _, arg := range args { 
    buffer.WriteString(arg + " ") 
} 

inputText := buffer.String() 

// Load the serialized GraphDef from a file. 

model, err := ioutil.ReadFile(modeldir) 
if err != nil { 
    log.Fatal(err) 
} 
// Construct an in-memory graph from the serialized form. 
graph := tf.NewGraph() 
if err := graph.Import(model, ""); err != nil { 
    log.Fatal(err) 
} 
// Create a session for inference over graph. 
session, err := tf.NewSession(graph, nil) 
if err != nil { 
    log.Fatal(err) 
} 
defer session.Close() 

Answer 1

あなたは簡単に行くにロードし、tensorflow訓練されたモデルを使用するようにtfgoを使用することができます。

ただし、入力プレースホルダをグラフから抽出して、それを使用してネットワークにフィードするだけで済みます。

モデルをエクスポートしてmy_modelとし、タグtagでタグ付けしたとします。また、入力プレースホルダの名前が「プレースホルダ」であるとします。さらに、出力ノードの名前を知る必要があります。それをoutput/node/path/opとしましょう。あなたのコードは次のようになります：

import (
     "fmt" 
     tg "github.com/galeone/tfgo" 
     tf "github.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/go" 
     "flags" 
) 

func main() { 
     model := tg.LoadModel("my_model", []string{"tag"}, nil) 

     // Buffer input text 
     var buffer bytes.Buffer 
     args := os.Args[1:] 

     for _, arg := range args { 
      buffer.WriteString(arg + " ") 
     } 
     // handle the retunred error below, if any 
     inputText, _ := tf.NewTensor(buffer.String()) 

     results := model.Exec([]tf.Output{ 
       model.Op("output/node/path/op", 0), 
     }, map[tf.Output]*tf.Tensor{ 
       model.Op("Placeholder", 0): inputText, 
     }) 
     // do something with results[0] 
}