Question

我遇到了Keras / Tensorflow反序列化模型的问题。基本上，这是在文本上实现卷积神经网络，这需要在早期阶段添加维度。错误消息是这样的：

文件＆＃34; /usr/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/keras/_impl/keras/backend.py" ;, 第2231行，在expand_dims中NameError：name＆＃39; array_ops＆＃39;未定义

导致此错误消息的代码：

import numpy as np
from docopt import docopt
import tensorflow as tf
from vdcnn import utils

if __name__ == '__main__':
    arguments = docopt(__doc__, version='1.0')

    model = tf.keras.models.load_model(arguments["--checkpoint"])
    print(type(model))
    proc = utils.Preprocessor(padding_size=256)
    data, labels, test_data, test_labels = proc.process_document(arguments["--data"])

    for i in range(len(test_data)):
        test_vec = test_data[i]
        prediction = model.predict(x=test_vec[np.newaxis])
        predlabel = utils.labels_in_order[np.argmax(prediction)]
        truthlabel = utils.labels_in_order[np.argmax(test_labels[i])]
        print("Truth: {} \t Predicted: {}".format(truthlabel, predlabel)

调用＆＃34; expand_dims＆＃34;的代码在Tensorflow函数周围使用Keras Lambda包装器：

...
inputs = tf.keras.Input(shape=(self.sequence_max_length,), dtype='int32', name='inputs')
embedding = tf.keras.layers.Embedding(self.num_quantized_chars, self.embedding_size, input_length=self.sequence_max_length)(inputs)

embedding = tf.keras.layers.Lambda(tf.expand_dims, arguments={'axis' : -1, 'name' : 'embedding_expanded'})(embedding)

conv0 = tf.keras.layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=3, strides=[1, self.embedding_size], padding='same', kernel_initializer='he_normal')(embedding)
conv0 = tf.keras.layers.Activation('relu')(conv0)
...

而且，仅仅是为了踢，它在tensorflow库中引用的行：

from tensorflow.python.ops import array_ops

[two thousand lines of crap]

def expand_dims(x, axis=-1):
  """Adds a 1-sized dimension at index "axis".

  Arguments:
      x: A tensor or variable.
      axis: Position where to add a new axis.

  Returns:
      A tensor with expanded dimensions.
  """
  return array_ops.expand_dims(x, axis)

我使用的是Python 3.6和Tensorflow 1.5，这个错误发生在OSX 10.11.6和RHEL 7上。我尝试过使用tf.keras，tf.keras.backend的各种排列，只是没有tf的keras，所有这些都基本上调用完全相同的代码，尽管有时它会抱怨＆＃34; gen_array_ops＆＃34;而不是＆＃34; array_ops＆＃34;同样的问题。

有人有任何想法吗？

Answer 1

问题是：https://github.com/keras-team/keras/issues/8123#issuecomment-354857044

最重要的是，它需要重新安装所有计算机上的所有内容并直接使用keras而不是tf.keras来获取正确的错误消息，这显然是因为Keras如何使用对象序列化以及Python＆＃34;回溯＆＃34;工作

Keras（Tensorflow） - 名称array_ops未定义

1 个答案: