Keras多线程和load_model

时间:2018-04-16 15:59:38

标签: python multithreading tensorflow keras

我遇到了使用Keras和Tensorflow后端的多线程应用程序的一些问题。

我有2个帖子:

  • 线程A:创建一次模型并编译它。每隔30分钟就会获取一个新版本的列车数据并再次训练模型。它将模型保存为.h5文件
  • 线程B:使用线程锁(使多线程安全),该线程预处理其数据并在前面提到的.h5文件上调用load_model。 之后,它会在加载的模型上调用预测。

我感到困惑,因为我不断得到如下的例外情况:

Cannot interpret feed_dict key as Tensor: Tensor Tensor("input_1:0", shape=(?, 60, 17), dtype=float32) is not an element of this graph

调用load_model()时。 我找到了这个https://github.com/keras-team/keras/issues/6124,但是因为在线程A我没有做出任何预测,所以在我在线程A上拟合模型然后保存模型后,我调用了_make_predict_function()

您有任何建议/提示吗?

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