ValueError：Tensor Tensor（...）不是此图的元素。使用全局变量keras模型时

Question

我正在使用flask运行Web服务器，当我尝试使用vgg16时出现错误，这是keras的全局变量＆＃39;预先培训的VGG16型号。我不知道为什么这个错误上升或者它是否与Tensorflow后端有任何关系。 这是我的代码：

vgg16 = VGG16(weights='imagenet', include_top=True)

def getVGG16Prediction(img_path):
    global vgg16

    img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
    x = image.img_to_array(img)
    x = np.expand_dims(x, axis=0)
    x = preprocess_input(x)

    pred = vgg16.predict(x)
    return x, sort(decode_predictions(pred, top=3)[0])

@app.route("/uploadMultipleImages", methods=["POST"])
def uploadMultipleImages():
    uploaded_files = request.files.getlist("file[]")
    for file in uploaded_files:
        path = os.path.join(STATIC_PATH, file.filename)
        pInput, result = getVGG16Prediction(path)

这是完整的错误：

非常感谢任何评论或建议。谢谢。

Answer 1

在this github issue上查看avital的答案。在此引用相关部分：

  

在加载或构建模型后，立即保存TensorFlow图：

graph = tf.get_default_graph()

     

在另一个线程中（或者可能在异步事件处理程序中），执行：

global graph
with graph.as_default():
    (... do inference here ...)

我对此进行了一些修改，并将图形存储在我的应用程序的配置对象中，而不是将其设置为全局。

get_default_graph的{​​{3}}解释了为什么这是必要的：

  

注意：默认图表是当前线程的属性。如果您创建一个新线程，并希望在该线程中使用默认图形，则必须在该线程的函数中显式添加g.as_default（）:.