Question

我有一个使用Keras（使用MXNet作为后端）制作的CNN模型。我能够轻松创建，训练和导出模型。但是，当我尝试将此模型加载到DeepLens时，出现以下错误：

ValueError: [91mYou created Module with Module(..., data_names=['data']) but input with name 'data' is not found in symbol.list_arguments(). Did you mean one of:
        /conv2d_1_input1
        conv2d_1/kernel1
        conv2d_1/bias1
        conv2d_2/kernel1
        conv2d_2/bias1
        conv2d_3/kernel1
        conv2d_3/bias1
        dense_1/kernel1
        dense_1/bias1
        dense_2/kernel1
        dense_2/bias1
        dense_3/kernel1
        dense_3/bias1[0m

我从未为名为data的符号做过参数。所有其他符号都有意义，因为它们是从我的模型派生的。我在下面添加了与Keras CNN创建相关的所有代码。

model = Sequential()
model.add(Conv2D(8, (1,1), input_shape=inputShape))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Activation('relu'))

model.add(Conv2D(16, (1,1), padding='same'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Activation('relu'))

model.add(Conv2D(32, (1,1), padding='same'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Activation('relu'))

model.add(Flatten())
model.add(Dense(240))

model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(120))

model.add(Dense(2))
model.add(Activation('sigmoid'))

是否存在解决方法或使用Keras（以MXNet作为后端）使用此方法的方法？我是否必须在Amazon Deeplens上运行命令？我必须在模型中添加一些内容吗？

Answer 1

实际上，问题是MXNet中输入符号的默认名称为data。在Keras中，似乎用于输入符号的默认名称是/conv2d_1_input1。您可以做两件事：

将/conv2d_1_input1文件中的-symbol.json符号重命名为data。
我对深度镜头的管理方式不是很熟悉，但是如果您可以访问执行以下操作的代码：Module(..., data_names=['data'])像下面的tutorial那样用Module(..., data_names=['/conv2d_1_input1'])代替

带有Keras和MXNet模型的AWS Deeplens：找不到符号'data'的ValueError

1 个答案: