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Tensorflowの `tf.estimator.Estimator`で保存されたモデルからの予測

モデルをトレーニングするために_tf.estimator.Estimator_を使用しています：

_def model_fn(features, labels, mode, params, config):

    input_image = features["input_image"]

    eval_metric_ops = {}
    predictions = {}

    # Create model
    with tf.name_scope('Model'):

        W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]), name="W")
        b = tf.Variable(tf.zeros([10]), name="b")
        logits = tf.nn.softmax(tf.matmul(input_image, W, name="MATMUL") + b, name="logits")

    loss = None
    train_op = None

    if mode != tf.estimator.ModeKeys.PREDICT:
        loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=labels, logits=logits))
        train_op = tf.contrib.layers.optimize_loss(loss=loss,
                                                       global_step=tf.contrib.framework.get_global_step(),
                                                       learning_rate=params["learning_rate"],
                                                       optimizer=params["optimizer"])
    # Add prediction
    classes = tf.as_string(tf.argmax(input=logits, axis=1, name="class"))
    with tf.name_scope('Predictions'):
        predictions["logits"] = logits
        predictions["classes"] = classes

    export_outputs = {"classes": tf.estimator.export.ClassificationOutput(classes=classes)}
    export_outputs = {"classes": tf.estimator.export.PredictOutput({"labels": classes})}

    spec = tf.estimator.EstimatorSpec(mode=mode,
                                      predictions=predictions,
                                      loss=loss,
                                      train_op=train_op,
                                      eval_metric_ops=eval_metric_ops,
                                      export_outputs=export_outputs,
                                      training_chief_hooks=None,
                                      training_hooks=None,
                                      scaffold=None)
    return spec

def input_fn(dataset, n=10):  

    return dataset.images[:n], dataset.labels[:n]


model_params = {"learning_rate": 1e-3,
                "optimizer": "Adam"}

#run_path = os.path.join(runs_path, datetime.now().strftime("%Y-%m-%d-%H-%M-%S"))
run_path = os.path.join(runs_path, "run1")
if os.path.exists(run_path):
    shutil.rmtree(run_path)

estimator = tf.estimator.Estimator(model_fn=model_fn, model_dir=run_path, params=model_params)


# Train
inputs = lambda: input_fn(mnist.train, n=15)
estimator.train(input_fn=inputs, steps=1000)
_

モデルと重みはトレーニング中に正しく保存されます。

次に、予測を行うために、モデル+重みを別のスクリプトに再ロードします。

しかし、_model_fn_関数で入力を参照していないため、入力の指定方法がわかりません。

_# Get some data to predict
input_data = mnist.test.images[:5]

tf.reset_default_graph()
run_path = os.path.join(runs_path, "run1")

# Load the model (graph)
input_checkpoint = os.path.join(run_path, "model.ckpt-1000")
saver = tf.train.import_meta_graph(input_checkpoint + '.meta', clear_devices=True)

# Restore the weights
sess = tf.InteractiveSession()
saver.restore(sess, input_checkpoint)
graph = sess.graph

# Get the op to compute for prediction
predict_op = graph.get_operation_by_name("Predictions/class")

# predictions = sess.run(predict_op, feed_dict=????)
_

以下はgraph.get_collection("variables")を返すものです：

_[<tf.Variable 'global_step:0' shape=() dtype=int64_ref>,
 <tf.Variable 'Model/W:0' shape=(784, 10) dtype=float32_ref>,
 <tf.Variable 'Model/b:0' shape=(10,) dtype=float32_ref>,
 <tf.Variable 'OptimizeLoss/learning_rate:0' shape=() dtype=float32_ref>,
 <tf.Variable 'OptimizeLoss/beta1_power:0' shape=() dtype=float32_ref>,
 <tf.Variable 'OptimizeLoss/beta2_power:0' shape=() dtype=float32_ref>,
 <tf.Variable 'OptimizeLoss/Model/W/Adam:0' shape=(784, 10) dtype=float32_ref>,
 <tf.Variable 'OptimizeLoss/Model/W/Adam_1:0' shape=(784, 10) dtype=float32_ref>,
 <tf.Variable 'OptimizeLoss/Model/b/Adam:0' shape=(10,) dtype=float32_ref>,
 <tf.Variable 'OptimizeLoss/Model/b/Adam_1:0' shape=(10,) dtype=float32_ref>]
_

入力に_tf.placeholder_を指定する必要がありますか？しかし、Tensorflowはどのようにして入力がこの特定のプレースホルダーにフィードする必要があるかを知っていますか？

また、モデルの最初にfeatures = tf.constant(features, name="input")のようなものを指定した場合、それはTensorではなくOperationであるため使用できません。

[〜＃〜]編集[〜＃〜]

さらに調査した結果、Estimator.export_savedmodel()メソッドを使用してモデルを保存する必要があることがわかりました（推定器でのトレーニング中に自動的に保存されたチェックポイントを再利用しないでください）。

_feature_spec = {"input_image": tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, 784])}

input_receiver_fn = tf.estimator.export.build_raw_serving_input_receiver_fn(feature_spec)
estimator.export_savedmodel(model_path, input_receiver_fn, as_text=True)
_

次に、モデルをロードして予測を試みましたが、派手な画像でモデルをフィードする方法がわかりません。

_preds = sess.run("class", feed_dict={"input_image": input_data})
_

そして、例外エラー：

_/home/hadim/local/conda/envs/ws/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/client/session.py in run(self, fetches, feed_dict, options, run_metadata)
    776     try:
    777       result = self._run(None, fetches, feed_dict, options_ptr,
--> 778                          run_metadata_ptr)
    779       if run_metadata:
    780         proto_data = tf_session.TF_GetBuffer(run_metadata_ptr)

/home/hadim/local/conda/envs/ws/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/client/session.py in _run(self, handle, fetches, feed_dict, options, run_metadata)
    931           except Exception as e:
    932             raise TypeError('Cannot interpret feed_dict key as Tensor: '
--> 933                             + e.args[0])
    934 
    935           if isinstance(subfeed_val, ops.Tensor):

TypeError: Cannot interpret feed_dict key as Tensor: The name 'input_image' looks like an (invalid) Operation name, not a Tensor. Tensor names must be of the form "<op_name>:<output_index>".
_
tensorflowtensorflow-estimator
10
hadim

TypeErrorについては、この方法で解決します。

まず、プレースホルダーに名前を付けます。

_feature_spec = {"input_image": tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, 784], name='input_image')}
_

その後、次のように使用できます。

_feed_dict={"input_image:0": input_data}
_

それが誰かを助けることを願っています。

編集

この質問では、afterestimator.export_savedmodel(...)を使用すると、次のように予測できます。

_with tf.Session(graph=tf.Graph()) as sess:
    meta_graph_def = tf.saved_model.loader.load(sess, [tf.saved_model.tag_constants.SERVING], model_path)
    signature = meta_graph_def.signature_def
    x_tensor_name = signature['classes'].inputs['input_image'].name
    y_tensor_name = signature['classes'].outputs['labels'].name
    x = sess.graph.get_tensor_by_name(x_tensor_name)
    y = sess.graph.get_tensor_by_name(y_tensor_name)
    predictions = sess.run(y, {x: mnist.test.images[:5]})
_
2
Felix

tensorflow.contrib.predictor：

from tensorflow.contrib import predictor

predict_fn = predictor.from_saved_model(
    export_dir='model/1535012949',  # your model path
    signature_def_key='predict', 
)

predictions = predict_fn({'examples': examples})  # FYI, rename to `input_image`

しかし、他の言語でトレーニングモデルを使用できるように、sessionとtensorsでも予測したいと考えています。完璧な答えを期待してください！

0
pyfreyr

入力Tensorの名前はおそらく_input_image:0_です。

保存したモデルの署名を一覧表示するには、次を呼び出します。

print(estimator.signature_def[tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY])

予想される入力/出力テンソルがリストされます。

0
Jan Kuipers