machine-learning - coremltools管道输入节点未连接到模型的其余部分

Question

我建立了一个编码器/解码器模型（在 PyTorch 中），保存为两个单独的mlmodel对象。coremltools.models.pipeline为了提高效率，我想把这些放在一起。将两个输入模型保存到磁盘后，这就是我用来构建管道的方法：

from coremltools.models.pipeline import *
from coremltools.models import datatypes

input_features = [('distorted_input', datatypes.Array(28*28))]
output_features = ['z_distribution', 'rectified_input']

pipeline = Pipeline(input_features, output_features)
pipeline.add_model(enc_mlmodel)
pipeline.add_model(dec_mlmodel)

pipeline_model = coremltools.models.MLModel(pipeline.spec)
pipeline_model.save('inputFixerPipeline.mlmodel')

管道的创建运行良好，但保存的模型无法连接输入——即，查看 Netron 中的模型，我看到distorted_input节点只是自行挂起。管道的其余部分似乎是正确的。

有什么想法吗？

Answer 1

image_input_names回答我自己的问题：我对管道中的第二个模型有争论。事实上，它不需要图像，而只是一个张量，所以我想它以某种方式混淆了管道构建器。删除image_input_names条目立即更正管道模型。

希望这可以帮助某人避免将来的某个时间。