1

我已经使用 Amazon SageMaker 训练并保存了一个模型，该模型以解压时的格式保存模型，该model.tar.gz文件model_algo-1具有一个序列化的 Apache MXNet 对象。要将模型加载到内存中，我需要反序列化模型。我尝试这样做如下：

import mxnet as mx print(mx.ndarray.load('model_algo-1'))

参考来自https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/cdf-training.html

但是，这样做会产生以下错误：

Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/usr/local/lib/python3.4/site-packages/mxnet/ndarray/utils.py", line 
175, in load
ctypes.byref(names)))
File "/usr/local/lib/python3.4/site-packages/mxnet/base.py", line 146, in 
check_call
raise MXNetError(py_str(_LIB.MXGetLastError()))
mxnet.base.MXNetError: [19:06:25] src/ndarray/ndarray.cc:1112: Check failed: 
header == kMXAPINDArrayListMagic Invalid NDArray file format

Stack trace returned 10 entries:
[bt] (0) /usr/local/lib/python3.4/site-packages/mxnet/libmxnet.so(+0x192112) 
[0x7fe432bfa112]
[bt] (1) /usr/local/lib/python3.4/site-packages/mxnet/libmxnet.so(+0x192738) 
[0x7fe432bfa738]
[bt] (2) /usr/local/lib/python3.4/site-
packages/mxnet/libmxnet.so(+0x24a5c44) [0x7fe434f0dc44]
[bt] (3) /usr/local/lib/python3.4/site-
packages/mxnet/libmxnet.so(MXNDArrayLoad+0x248) [0x7fe434d19ad8]
[bt] (4) /usr/lib64/libffi.so.6(ffi_call_unix64+0x4c) [0x7fe48c5bbcec]
[bt] (5) /usr/lib64/libffi.so.6(ffi_call+0x1f5) [0x7fe48c5bb615]
[bt] (6) /usr/lib64/python3.4/lib-dynload/_ctypes.cpython-
34m.so(_ctypes_callproc+0x2fb) [0x7fe48c7ce18b]
[bt] (7) /usr/lib64/python3.4/lib-dynload/_ctypes.cpython-34m.so(+0xa4cf) 
[0x7fe48c7c84cf]
[bt] (8) /usr/lib64/libpython3.4m.so.1.0(PyObject_Call+0x8c) 
[0x7fe4942fcb5c]
[bt] (9) /usr/lib64/libpython3.4m.so.1.0(PyEval_EvalFrameEx+0x36c5) 
[0x7fe4943ac915]

有人可以建议如何解决这个问题吗？

4

2 回答 2

2

如果您的模型正确序列化为存档，则应该至少有 2 个文件：

  1. model_name.json - 它包含模型的架构
  2. model_name.params - 它包含模型的参数

因此，要重新加载模型，您需要：

  1. 通过加载 json 文件恢复模型本身。
  2. 恢复模型参数（您不使用 mxnet nd.array，而是使用完整模型）。

以下是如何执行此操作的代码示例：

# sym_json - content of .json file    
net = gluon.nn.SymbolBlock(
        outputs=mx.sym.load_json(sym_json),
        inputs=mx.sym.var('data'))

# params_filename - full path to parameters file
net.load_params(params_filename)

如果您还想检查模型的序列化，请查看此示例。此示例说明如何在上传到 SageMaker 之前手动序列化经过训练的模型。

有关手动序列化和反序列化模型的更多详细信息，请参见此处。

于 2018-04-12T22:28:52.580 回答
0

我通过 AWS Sagemaker 训练了一个股票线性学习算法。它在输出文件夹中创建一个名为 model.tar.gz 的模型对象。正如 Vasanti 所指出的，在一篇文章中有一些表示这些对象是 mxnet 对象

我知道我必须打开焦油的包装，但我没有意识到有多少次。我从这段代码开始：

import subprocess  
cmdline = ['tar','-xzvf','model.tar.gz'] 
subprocess.call(cmdline)

这产生了一个名为“model_algo-1”的文件，它引导我进入这个页面。但是，它仍然是一个打包文件。所以运行：

cmdline = ['tar','-xzvf','model_algo-1'] 
subprocess.call(cmdline)

这产生：

  • 附加参数.json
  • 清单.json
  • mx-mod-0000.params
  • mx-mod-symbol.json

从那里，您可以利用 Sergei 的帖子：

# load the json file
import json
sym_json = json.load(open('mx-mod-symbol.json'))
sym_json_string = json.dumps(sym_json)

# open model
import mxnet as mx
from mxnet import gluon
net = gluon.nn.SymbolBlock(
        outputs=mx.sym.load_json(sym_json_string),
        inputs=mx.sym.var('data'))

# params file
net.load_parameters('mx-mod-0000.params', allow_missing=True)

现在，如果我知道如何处理这个 mxnet / gluon 对象以获得我真正想要的东西，这是一个特征重要性等级顺序和某些模型可解释性的权重。

于 2019-03-15T00:26:26.113 回答