不能在Java API中运行Tensorflow预测

Question

我试图对一个模型执行预测，该模型是我使用“Finetuning AlexNet with TensorFlow”https://kratzert.github.io/2017/02/24/Finetuning-AlexNet-with-TensorFlow.html训练的

我在Python中使用tf.saved_model.builder.savedModelBuilder保存了模型，并在Java中使用savedModelBundle.load加载了模型。守则的主要部分是：

    SavedModelBundle smb = SavedModelBundle.load(path, "serve");
    Session s = smb.session();
    byte[] imageBytes = readAllBytesOrExit(Paths.get(path));
    Tensor image = constructAndExecuteGraphToNormalizeImage(imageBytes);
    Tensor result = s.runner().feed("input_tensor", image).fetch("fc8/fc8").run().get(0);
    final long[] rshape = result.shape();
    if (result.numDimensions() != 2 || rshape[0] != 1) {
        throw new RuntimeException(
                String.format(
                        "Expected model to produce a [1 N] shaped tensor where N is the number of labels, instead it produced one with shape %s",
                        Arrays.toString(rshape)));
    }
    int nlabels = (int) rshape[1];
    float [] a =  result.copyTo(new float[1][nlabels])[0];`

我得到了一个例外：

我看到上面的代码对一些人有效，我不知道这里缺少什么。注意，net熟悉节点“input_tensor”和“fc8/fc8”，因为它没有说它不知道它们。

Answer 1

从错误消息来看，您所使用的模型似乎需要输入另一个值（其在图中的节点名为placeholder_1，所需类型为浮动标量张量）。

似乎您已经定制了您的模型（而不是逐字跟踪链接到的文章）。也就是说，这篇文章显示了多个需要输入的占位符，一个用于图像，另一个用于控制退出。在文章中定义为：

keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)

并且需要输入这个占位符的值。如果要进行推断，则需要将keep_prob设置为1.0。类似于：

Tensor keep_prob = Tensor.create(1.0f);
Tensor result = s.runner()
  .feed("input_tensor", image)
  .feed("Placeholder_1", keep_prob)
  .fetch("fc8/fc8")
  .run()
  .get(0);