私はstackoverflowに関するいくつかの記事を見てきましたが、今のところ数日間続いていますが、残念ながら、テンソルフローを使ってオブジェクト検出モデルを正しく処理できません。保存されたモデルのTensorflowの提供
私は、次のリンクを訪問した: How to properly serve an object detection model from Tensorflow Object Detection API?
と
https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/11863
は、ここに私がやっていることです。保存したディレクトリの下にssd_mobilenet_v1_coco_11_06_2017(、私は成功しSavedModelにfrozen_inference_graph.pbを変換することができました次のスクリプトを使用して
frozen_inference_graph.pb
graph.pbtxt
model.ckpt.data-00000-of-00001
model.ckpt.index
model.ckpt.meta
/:私は、以下のファイルが含まれてssd_mobilenet_v1_coco_11_06_2017.tar.gzを、ダウンロードした
)import tensorflow as tf
from tensorflow.python.saved_model import signature_constants
from tensorflow.python.saved_model import tag_constants
import ipdb
# Specify version 1
export_dir = './saved/1'
graph_pb = 'frozen_inference_graph.pb'
builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder(export_dir)
with tf.gfile.GFile(graph_pb, "rb") as f:
graph_def = tf.GraphDef()
graph_def.ParseFromString(f.read())
sigs = {}
with tf.Session(graph=tf.Graph()) as sess:
# name="" is important to ensure we don't get spurious prefixing
tf.import_graph_def(graph_def, name="")
g = tf.get_default_graph()
ipdb.set_trace()
inp = g.get_tensor_by_name("image_tensor:0")
outputs = {}
outputs["detection_boxes"] = g.get_tensor_by_name('detection_boxes:0')
outputs["detection_scores"] = g.get_tensor_by_name('detection_scores:0')
outputs["detection_classes"] = g.get_tensor_by_name('detection_classes:0')
outputs["num_detections"] = g.get_tensor_by_name('num_detections:0')
output_tensor = tf.concat([tf.expand_dims(t, 0) for t in outputs], 0)
# or use tf.gather??
# out = g.get_tensor_by_name("generator/Tanh:0")
sigs[signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY] = \
tf.saved_model.signature_def_utils.predict_signature_def(
{"in": inp}, {"out": output_tensor})
sigs["predict_images"] = \
tf.saved_model.signature_def_utils.predict_signature_def(
{"in": inp}, {"out": output_tensor})
builder.add_meta_graph_and_variables(sess,
[tag_constants.SERVING],
signature_def_map=sigs)
builder.save()
私は次のエラーを取得:
bazel-bin/tensorflow_serving/model_servers/tensorflow_model_server
--port=9000 --model_base_path=/serving/ssd_mobilenet_v1_coco_11_06_2017/saved
2017-09-17 22:33:21.325087: W tensorflow_serving/sources/storage_path/file_system_storage_path_source.cc:268] No versions of servable default found under base path /serving/ssd_mobilenet_v1_coco_11_06_2017/saved/1
予測を行うためにサーバーに接続するためにクライアントが必要であることを理解しています。しかし、私はモデルを適切に提供することすらできません。