Преобразование графика (pb) в SavedModel для прогнозирования gcloud ml-engine

Я обучил детектор объектов с помощью Cloud Machine Learning Engine в соответствии с недавняя запись Дерека Чоу из Google в блоге Google Cloud Big Data And Machine Learning Blog, и теперь мы хотим прогнозировать, используя Cloud Machine Learning Engine.

Инструкции включают в себя код для экспорта графа Tensorflow как output_inference_graph.pb, но не о том, как преобразовать формат protobuf (pb) в формат SavedModel, необходимый для прогнозирования gcloud ml-engine.

Я просмотрел ответ от Google @ rhaertel80 о том, как преобразовать модель классификации изображений «Tensorflow For Poets» и ответ, предоставленный Google @MarkMcDonald о том, как преобразовать модель классификации изображений« Tensorflow For Poets 2 », но ни одна из них, похоже, не работает для графа детектора объектов (pb), описанного в сообщении блога.

Как преобразовать этот граф детектора объектов (pb), чтобы его можно было использовать или предсказывать gcloud ml-engine, пожалуйста?


object-detection tensorflow google-cloud-ml google-cloud-ml-engine
person Chuck Finley    schedule 19.06.2017    source источник

Ответы (2)


arrow_upward
2
arrow_downward

SavedModel содержит MetaGraphDef внутри своего структура. Чтобы создать SavedModel из GraphDef в python, вы можете использовать построитель, как описано в ссылке.

export_dir = ...
...
builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder(export_dir)
with tf.Session(graph=tf.Graph()) as sess:
  ...
  builder.add_meta_graph_and_variables(sess,
                                       [tag_constants.TRAINING],
                                       signature_def_map=foo_signatures,
                                       assets_collection=foo_assets)
...
with tf.Session(graph=tf.Graph()) as sess:
  ...
  builder.add_meta_graph(["bar-tag", "baz-tag"])
...
builder.save()
person Satoshi Kataoka    schedule 21.06.2017
comment
Спасибо за ответ. Я не понимаю, как разместить конкретную подпись модели в сообщении в блоге. Похоже, что на входе image_tensor: 0 и выводе detect_boxes: 0, Detection_scores: 0, detect_classes: 0 и num_detections: 0. Какой именно код для этой подписи, пожалуйста? - person Chuck Finley; 21.06.2017
comment
Чтобы создать сигнатуру def, TensorFlow предоставляет несколько утилит. В serv_basic говорится, что далее, чтобы облегчить построение определений сигнатур, SavedModel API предоставляет утилиты определения сигнатур. В частности, в приведенном выше фрагменте кода mnist_saved_model.py мы используем signature_def_utils.build_signature_def () для создания pred_signature и classification_signature. - person Satoshi Kataoka; 21.06.2017
comment
Для более конкретного использования вы можете проверить тест github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/python/ - person Satoshi Kataoka; 21.06.2017

arrow_upward
1
arrow_downward

этот пост меня спас! надеюсь помочь людям, которые приходят сюда. Я использую метод, успешно экспортированный https://stackoverflow.com/a/48102615/6124383

https://github.com/tensorflow/tensorflow/pull/15855/commits/81ec5d20935352d71ff56fac06c36d6ff0a7ae05

def export_model(sess, architecture, saved_model_dir):
  if architecture == 'inception_v3':
    input_tensor = 'DecodeJpeg/contents:0'
  elif architecture.startswith('mobilenet_'):
    input_tensor = 'input:0'
  else:
    raise ValueError('Unknown architecture', architecture)
  in_image = sess.graph.get_tensor_by_name(input_tensor)
  inputs = {'image': tf.saved_model.utils.build_tensor_info(in_image)}
   out_classes = sess.graph.get_tensor_by_name('final_result:0')
  outputs = {'prediction': tf.saved_model.utils.build_tensor_info(out_classes)}
   signature = tf.saved_model.signature_def_utils.build_signature_def(
    inputs=inputs,
    outputs=outputs,
    method_name=tf.saved_model.signature_constants.PREDICT_METHOD_NAME
  )
   legacy_init_op = tf.group(tf.tables_initializer(), name='legacy_init_op')
   # Save out the SavedModel.
  builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder(saved_model_dir)
  builder.add_meta_graph_and_variables(
    sess, [tf.saved_model.tag_constants.SERVING],
    signature_def_map={
      tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY: signature
    },
    legacy_init_op=legacy_init_op)
  builder.save()

#execute this in the final of def main(_):
export_model(sess, FLAGS.architecture, FLAGS.saved_model_dir)

parser.add_argument(
      '--saved_model_dir',
      type=str,
      default='/tmp/saved_models/1/',
      help='Where to save the exported graph.'
  )
person sgffsg    schedule 31.08.2018
comment
Хотя эта ссылка может дать ответ на вопрос, лучше включить сюда основные части ответа и предоставить ссылку для справки. Ответы, содержащие только ссылки, могут стать недействительными, если ссылка на страницу изменится. - person Enea Dume; 31.08.2018