问题标签 [tensorflow-model-analysis]

我正在尝试 Tensorflow 模型优化以修剪一个简单的神经网络。这是我的代码：

我收到以下错误：

即clone function不属于 Keras 的文件models.py。我试图添加**kwargs它，但没有成功：

这是文件的结尾prune.py，属于 Tensorflow 模型优化（注意clone_function=_strip_pruning_wrapper）：

包含的所有库都是最新的。关于如何克服这个错误的任何想法？

提前致谢

我想将 TFMA 与 keras 模型一起使用。keras 模型是使用 TF 2.0 alpha 创建的。该模型是一个带有分类层的预训练模型：

up_one_dir方法是将文件复制到模型的根文件夹的实用程序功能。这些文件将由export_eval_savedmodel.

TFX / TFMA 代码使用以下版本：

代码是：

关于预训练模型特征的以下错误被触发：

我的问题是：

1. 可以使用 tfdv - tensorflow-data-validation 提取特征吗？架构实用程序？

2. 可以eval_input_receiver_1_fn将方法替换为使用数据集 API 的方法：

任何帮助/参考表示赞赏。谢谢，埃拉兰

我正在尝试使用tfma.view.render_slicing_metrics. 我得到了结果，tfma.load_eval_result(tfma_artifact.uri)我可以打印结果。

但是当我尝试使用可视化结果时，tfma.view.render_slicing_metrics(tfma.load_eval_result(tfma_artifact.uri))我看到的是一个空的可视化。

我下载了tfma源码0.13.2，在本地用python2在jupyter notebook中运行，还是不行

工作代码：

不工作的代码：

似乎只有 Python 3 支持类型提示，所以上述错误对我来说是合理的。

然而，这是否意味着 tfma 代码不能在 Python 2 中运行，尽管 github 页面说它与 Python2.7 兼容？

还是我错过了什么？

我一直在为我的 TensorFlow 的 im2txt 模型使用 bazel 构建，它向我展示了

ModuleNotFoundError: No module named 'nltk'

我已经安装了 nltk 包，甚至尝试创建一个环境并运行 bazel 脚本

无论如何我需要将我的 python 链接到 bazel 以便将 python 模块单独安装在环境中？

回购我正在尝试运行：im2txt

我正在运行的代码示例：

我正在尝试将其安装在 colab 笔记本上。我试过的命令是：

它给我的错误是：

我正在使用 TensorFlow 中的自定义训练循环训练 Keras 模型，其中权重是使用梯度磁带而不是model.fit()方法更新的。因此，模型不是在训练之前编译的。

导出 saved_model 后，我可以成功加载它进行推理：

但是，当我尝试使用 TFMA 加载它时run_model_analysis：

我收到以下错误：

我怀疑这可能是因为我在导出之前没有编译 Keras 模型。TFMA 是否只支持编译模型？

我正在使用tensorflow==2.3.0和tensorflow-model-analysis==0.22.1

我创建了一个自定义 Keras 指标，类似于下面的演示实现：

我已将实现转换为带有 init/main 文件的 Python 模块，并将路径添加到系统的PYTHONPATH. 我可以在训练 Keras 模型时使用该指标。

不幸的是，我还没有找到一种方法使自定义指标可用于 TensorFlow 模型分析 (TFMA)。

在我的交互式上下文笔记本中，我可以在创建eval_config.

当我尝试执行时evaluator，该指标在指标规范中列出

但执行失败并出现错误

由于度量计算是通过 Apache Beam 的executor.Do函数执行的，我假设 Beam 找不到模块（即使它在 PYTHONPATH 上）。如果是这种情况，如何使模块在 PYTHONPATH 配置之外对 Apache Beam 可用？

追溯：

基本上我只重用了来自iris utils和iris 管道的代码，对服务输入进行了微小的更改：

来自 iris 代码的 get_concrete_function() 原始输入只是一个带有 dtype 字符串的 TensorSpec。我已经尝试使用确切的输入为模型提供服务，但是当我测试 REST API 时出现解析错误。所以我尝试更改服务输入，以便它可以接收这样的 JSON 输入：

当我运行管道时，训练成功，但在运行评估器组件时发生错误。这是最新的日志：

我认为评估器组件与提供输入功能没有任何关系，因为它只是将新训练的模型与最新发布的模型进行比较，但是我哪里出错了？

我没有得到 tfma.view.render_plot 来渲染绘图：

tfma.view.render_plot(result) 或者 tfma.view.render_time_series

请注意，tfma.view.render_slicing_metrics确实有效..

我怀疑它与这个 404 有关...我在 jupyter notebook 标准输出日志中收到以下错误：

[W 20:42:09.329 NotebookApp] 404 GET /static/tensorflow_model-analysis.js?v=20201030203829 (192.168.112.1) 14.49ms referer=http://localhost:18888/notebooks/analysis.ipynb

这是在来自 python:3.7-slim-buster (debian) 的 docker 映像中运行的

jupyter 命令：

版本是：

我尝试了 tfma 版本 0.22.0 并得到了相同的结果，其他一切都相同。

这是我的 nbextensions：

我发现如果我等待的时间足够长，jupyter 单元在运行 tfma.render_plot 时将返回以下响应：

如果需要，我很乐意提供更多信息。非常感谢。