Tensorflow object_detection：入力と出力のテンソルを見つけることができません

Question

オブジェクト検出APIを使用して、テンソルフローの高速RCNNモデルを訓練して保存しました。私はコードの一部をthis tutorialから取って、コードの推論を実行しようとしています。私は成功しメタグラフとチェックポイントを復元した後

しかし、システムは、入力および出力ノードを見つけることができない、私は次のエラーを取得する：

KeyError: "The name 'image_tensor:0' refers to a Tensor which does not exist. The operation, 'image_tensor', does not exist in the graph."

チェックポイントとメタグラフは電車で作成されました.pyスクリプトを、私自身のデータで、hereの指示に従って実行してください。

これは私のコードです：

OUTPUT_DIR = "my_path/models/SSD_v1/train" 
CKPT_DIR = OUTPUT_DIR 
LATEST_CKPT_FILENAME = "checkpoint" 
LAST_CKPT_FILE = os.path.join(CKPT_DIR, LATEST_CKPT_FILENAME) 
MODEL_FILENAME_PATH = os.path.join(OUTPUT_DIR, "model.ckpt.meta") 
def load_image_into_numpy_array(image): 
    (im_width, im_height) = image.size 
    return np.array(image.getdata()).reshape(
     (im_height, im_width, 3)).astype(np.uint8) 


def test_model(images_list, path_to_ckpt=None, 
       meta_graph=None): 
    if path_to_ckpt is None: 
     path_to_ckpt = tf.train.latest_checkpoint(CKPT_DIR, LATEST_CKPT_FILENAME) 
    if meta_graph is None: 
     meta_graph = MODEL_FILENAME_PATH 
    print("test_model launched") 

    tf.reset_default_graph() 
    detection_graph = tf.Graph() 
    with detection_graph.as_default(): 
     with tf.Session(graph=detection_graph) as sess: 
      # Restore graph 
      saver = tf.train.import_meta_graph(meta_graph, clear_devices=True) 
      print('metagraph restored') 
      saver.restore(sess, path_to_ckpt) 
      print('graph restored') 

      image_tensor = detection_graph.get_tensor_by_name('image_tensor:0') # This is where the error happens 
      # Each box represents a part of the image where a particular object was detected. 
      detected_boxes = detection_graph.get_tensor_by_name('detection_boxes:0') 
      # Each score represent how level of confidence for each of the objects. 
      # Score is shown on the result image, together with the class label. 
      detected_scores = detection_graph.get_tensor_by_name('detection_scores:0') 
      detected_classes = detection_graph.get_tensor_by_name('detection_classes:0') 
      num_detections = graph.get_tensor_by_name('num_detections:0') 

      print("Output tensors: ") 
      print(detected_boxes) 
      print(detected_scores) 
      print(detected_classes) 
      print('') 

      for i, image in enumerate(images_list): 
       detected_boxes, detected_scores, detected_classes, num_detect = sess.run([detected_boxes, detected_scores, detected_classes, num_detections], 
         feed_dict={image_tensor: image}) 
       print(i, num_detect, detected_boxes, detected_scores, detected_classes) 


def main(): 
    directory_path = "../data/samples/" 
    image_files = [f for f in os.listdir(directory_path) if os.path.isfile(os.path.join(directory_path, f))] 
    # Expand dimensions since the model expects images to have shape: [1, None, None, 3] 
    image_list = [ np.expand_dims(load_image_into_numpy_array(Image.open(os.path.join(directory_path, f))), axis=0) for f in image_files] 
    test_model(images_list=image_list) 

if __name__=="__main__": 
    main() 

全エラースタックトレース：列車のグラフで

Traceback (most recent call last): File "/home/guillaumedelaboulaye/PR8210PANO/faster-rcnn/pano_faster_rcnn/src/run_faster_rcnn_inference.py", line 99, in <module> 
    main() File "/home/guillaumedelaboulaye/PR8210PANO/faster-rcnn/pano_faster_rcnn/src/run_faster_rcnn_inference.py", line 95, in main 
    test_model(images_list=image_list) File "/home/guillaumedelaboulaye/PR8210PANO/faster-rcnn/pano_faster_rcnn/src/run_faster_rcnn_inference.py", line 48, in test_model 
    image_tensor = graph.get_tensor_by_name('image_tensor:0') File "/home/guillaumedelaboulaye/PR8210PANO/faster-rcnn/venv/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py", line 2733, in get_tensor_by_name 
    return self.as_graph_element(name, allow_tensor=True, allow_operation=False) File "/home/guillaumedelaboulaye/PR8210PANO/faster-rcnn/venv/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py", line 2584, in as_graph_element 
    return self._as_graph_element_locked(obj, allow_tensor, allow_operation) File "/home/guillaumedelaboulaye/PR8210PANO/faster-rcnn/venv/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/framework/ops.py", line 2626, in _as_graph_element_locked 
    "graph." % (repr(name), repr(op_name))) KeyError: "The name 'image_tensor:0' refers to a Tensor which does not exist. The operation, 'image_tensor', does not exist in the graph." 

Answer 1

、入力/出力ノードは、それらの名前を与えられていません。あなたがする必要があるのは、export_inference_graph.pyツールを使用して訓練されたモデルを「エクスポート」することです。私は現在、フリーズされたグラフやSavedModelにエクスポートすると考えていますが、将来のリリースでは通常のチェックポイントにもエクスポートされます。

Answer 2

"凍結したTensorflowモデルをメモリに読み込む"の後に、object_detection_tutorial.ipynbを参照して、グラフのノード名を検索するためのサンプルコードが必要な場合ブロック：od_graph_def.node内のノードのための

： 印刷node.name

あなたは、その後、後続のブロックに入ることができるすべてのノード名をリストする必要があります。