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我在 Amazon-SageMaker 中训练了我的模型并将其下载到我的本地计算机上。不幸的是，我不知道如何在本地运行模型。

模型位于包含以下文件的目录中：

image-classification-0001.params
image-classification-0002.params
image-classification-0003.params
image-classification-0004.params
image-classification-0005.params
image-classification-symbol.json
model-shapes.json

有谁知道如何在本地使用 Python 运行它，或者能够向我指出一个可以提供帮助的资源？我试图避免使用 Amazon API 调用模型。

编辑：我使用的模型是使用与此示例非常相似的代码创建的。

感谢任何帮助，即使他们没有完全解决问题，我也会将赏金奖励给最有帮助的人。

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3 回答 3

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这不是一个完整的答案，因为我没有 SageMaker 设置（而且我不知道 MXNet），所以我无法实际测试这种方法（是的，正如已经提到的，我不想称这是一个完整的答案，而是一个可能的解决此问题的指针/方法）。

假设 -

您提到您的模型与您提供的笔记本链接非常相​​似。如果你仔细阅读笔记本上的文字，你会在某个时候看到这样的东西——

“在这个演示中，我们使用 Caltech-256 数据集，其中包含 256 个对象的 30608 张图像。对于训练和验证数据，我们遵循这个 MXNet 示例中的拆分方案。”

看到那里提到 MXNet 了吗？让我们假设您没有进行太多更改，因此您的模型也是使用 MXNet 构建的。

该方法 -

假设我刚才提到的，如果你去搜索AWS SageMaker Python SDK的文档，你会看到一个关于模块序列化的部分。这本身又是从另一个假设开始的——

“如果你的 train 函数返回一个 Module 对象，它将被默认的 Module 序列化系统序列化，除非你指定了一个自定义的保存函数。”

假设这对于您的情况是正确的，在同一文档中的进一步阅读告诉我们“model-shapes.json”是您的模型的 JSON 序列化表示，“model-symbol.json”是由创建的模块符号的序列化在模块的'symbol'属性上调用'save'函数，最后“module.params”是模块参数的序列化（我不确定是文本格式还是二进制格式）形式。

有了这些知识，我们就去查看 MXNet 的文档。瞧！我们在这里看到了如何使用 MXNet 保存和加载模型。因此，由于您已经保存了这些文件，您只需将它们加载到 MXNet 的本地安装中，然后运行它们来预测未知数。

我希望这将帮助您找到解决问题的方向。

奖金 -

我不确定这是否也可以完成相同的工作（@Seth Rothschild 在评论中也提到了它）但它应该，您可以看到AWS SageMaker Python SDK也可以从保存的模型中加载模型。

于 2018-03-09T08:47:44.560 回答
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按照 SRC 的建议，我能够按照这个问题中的说明和描述如何加载 MXnet 模型的文档来让它工作。

我像这样加载模型：

lenet_model = mx.mod.Module.load('model_directory/image-classification',5)
image_l = 64
image_w = 64
lenet_model.bind(for_training=False, data_shapes=[('data',(1,3,image_l,image_w))],label_shapes=lenet_model._label_shapes)

然后使用先前链接文档中稍作修改的辅助函数进行预测：

import mxnet as mx
import matplotlib.pyplot as plot
import cv2
import numpy as np
from mxnet.io import DataBatch

def get_image(url, show=False):
    # download and show the image
    fname = mx.test_utils.download(url)
    img = cv2.cvtColor(cv2.imread(fname), cv2.COLOR_BGR2RGB)
    if img is None:
         return None
    if show:
         plt.imshow(img)
         plt.axis('off')
    # convert into format (batch, RGB, width, height)
    img = cv2.resize(img, (64, 64))
    img = np.swapaxes(img, 0, 2)
    img = np.swapaxes(img, 1, 2)
    img = img[np.newaxis, :]
    return img

def predict(url, labels):
    img = get_image(url, show=True)
    # compute the predict probabilities
    lenet_model.forward(DataBatch([mx.nd.array(img)]))
    prob = lenet_model.get_outputs()[0].asnumpy()

    # print the top-5
    prob = np.squeeze(prob)
    a = np.argsort(prob)[::-1]

    for i in a[0:5]:
       print('probability=%f, class=%s' %(prob[i], labels[i]))

最后我用这段代码调用了预测：

labels = ['a','b','c', 'd','e', 'f']
predict('https://eximagesite/img_tst_a.jpg', labels )
于 2018-03-10T21:57:41.830 回答
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如果您想在本地托管经过训练的模型，并且使用 Apache MXNet 作为模型框架（如上例所示），最简单的方法是使用 MXNet 模型服务器：https ://github.com/awslabs/ mxnet 模型服务器

一旦你在本地安装它，你就可以开始使用：

mxnet-model-server \ --models squeezenet=https://s3.amazonaws.com/model-server/models/squeezenet_v1.1/squeezenet_v1.1.model

然后用图像调用本地端点

curl -O https://s3.amazonaws.com/model-server/inputs/kitten.jpg curl -X POST http://127.0.0.1:8080/squeezenet/predict -F "data=@kitten.jpg"

于 2018-03-09T21:43:21.173 回答