mxnet sagemaker负载模型

Question

我正在尝试从sagemaker MXnet加载一个已经训练好的模型。

但是，当我尝试执行时，我有model.tar.gz文件

> %%bash
> tar -xzf model.tar.gz rm model.tar.gz
> prefix = 'model_name' 
> sym, arg_params, aux_params = mx.model.load_checkpoint(prefix, 0) 
> mod = mx.mod.Module(symbol=sym,
> context=ctx, label_names=None) mod.bind(for_training=False, data_shapes=[('data', (1,3,480,480))], label_shapes=mod._label_shapes)
> mod.set_params(arg_params, aux_params)

我不断收到错误运算符multibox_target中的错误：[09:08:47] src / operator / contrib /./ multibox_target-inl.h：225：检查失败：lshape.ndim（）== 3（0 vs 。3）标签应为[batch-num_labels-（> = 5）]张量

有人可以帮我吗？

Answer 1

我相信您必须先运行deploy.py才能进行预测。 查看incubator-mxnet \ example \ ssd \ deploy.py 并注意模型文件必须位于deploy.py所在目录的子目录中。

这适用于我基于resnet50的模型。

python deploy.py --network resnet50-前缀model2 / model_algo_1 --num-class 2-数据形状416

Answer 2

谢谢@lwebuser的建议。我在jupyter笔记本上编写了端到端示例。这是link

您可以看到结果：