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我正在尝试在新图像集上重新训练 inception v3。

当我尝试保存模型时，我收到一个错误。

我努力了：

    tf.keras.models.save_model(model, filename)

和

    model.save(filename)

和

    tf.contrib.saved_model.save_keras_model(model, filename)

都给我一个类似的错误，Module has no ' name '

我附上了与问题相关的代码。

from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function

import argparse
import os
import sys

import numpy as np
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
import matplotlib.pyplot as plt

FLAGS = None

def create_model(m, img_data):
    # load feature extractor (inception_v3)
    features_extractor_layer = tf.keras.layers.Lambda(m, input_shape=img_data.image_shape)

    # make pre-trained layers un-trainable
    features_extractor_layer.trainable = False

    print(features_extractor_layer.name)

    # add new activation layer to train to our classes
    model = tf.keras.Sequential([
        features_extractor_layer,
        tf.keras.layers.Dense(img_data.num_classes, activation='softmax')
    ])

    model.compile(optimizer='adam',
                  loss='categorical_crossentropy',
                  metrics=['accuracy'])

    return model

def get_and_gen_images(module):
    """
    get images from image directory or url

    :param module: module (to get required image size info
    :return: batched image data
    """
    data_name = os.path.splitext(os.path.basename(FLAGS.image_dir_or_url))[0]
    print("data: ", data_name)

    # download images to cache if not already
    if FLAGS.image_dir_or_url.startswith('https://'):
        data_root = tf.keras.utils.get_file(data_name,
                                            FLAGS.image_dir_or_url,
                                            untar=True,
                                            cache_dir=os.getcwd())
    else:   # specify directory with images
        data_root = tf.keras.utils.get_file(data_name,
                                            FLAGS.image_dir_or_url)

    # get image size for specific module
    image_size = hub.get_expected_image_size(module)


    # TODO: this is where to add noise, rotations, shifts, etc.
    image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255, validation_split=0.2)

    # create image stream
    train_image_data = image_generator.flow_from_directory(str(data_root),
                                                           target_size=image_size,
                                                           batch_size=FLAGS.batch_size,
                                                           subset='training')

    validation_image_data = image_generator.flow_from_directory(str(data_root),
                                                                target_size=image_size,
                                                                batch_size=FLAGS.batch_size,
                                                                subset='validation')

    return train_image_data, validation_image_data

# load module (will download from url or directory_
module = hub.Module(FLAGS.tfhub_module)

# generate image stream
train_image_data, validation_image_data = get_and_gen_images(module)

model = create_model(module, train_image_data)
model.summary()

file = FLAGS.saved_model_dir + "/modelname.h5"

model.save(file)

这应该保存一个“.h5”模型文件，但我收到一个命名错误：

Traceback (most recent call last):
  File "/home/raphy/projects/vmi/tf_cpu/retrain.py", line 305, in <module>
    tf.app.run(main=main, argv=[sys.argv[0]] + unparsed)
  File "/home/raphy/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/platform/app.py", line 125, in run
    _sys.exit(main(argv))
  File "/home/raphy/projects/vmi/tf_cpu/retrain.py", line 205, in main
    model.save(file)
  File "/home/raphy/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/keras/engine/sequential.py", line 319, in save
    save_model(self, filepath, overwrite, include_optimizer)
  File "/home/raphy/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/keras/engine/saving.py", line 105, in save_model
    'config': model.get_config()
  File "/home/raphy/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/keras/engine/sequential.py", line 326, in get_config
    'config': layer.get_config()
  File "/home/raphy/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/keras/layers/core.py", line 756, in get_config
    function = self.function.__name__
AttributeError: 'Module' object has no attribute '__name__'

我想以 tf_hub 模型的格式保存模型。

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如Hosting TF Hub TF Org Link中所述，

如果您有兴趣托管您自己的可使用 tensorflow_hub 库加载的模型存储库，您的 HTTP 分发服务应遵循以下协议。

换句话说，您不能使用 TF Hub 加载任何模型，但您只能加载TF Hub 模块站点中存在的模块。

如果要加载保存的模型，可以使用tf.saved_model.load.

但是如果你想使用 TF Hub 来做，请参考这个链接。

此外，如果链接不起作用，请提及以下说明：

托管您自己的模型：

TensorFlow Hub 在thub.dev上提供了一个训练模型的开放存储库。该tensorflow_hub库可以从此存储库和其他基于 HTTP 的机器学习模型存储库加载模型。特别是，该协议允许将标识模型的 URL 用于模型的文档和用于获取模型的端点。

如果您有兴趣托管您自己的可通过库加载的模型存储tensorflow_hub库，您的 HTTP 分发服务应遵循以下协议。

协议：

当 URLhttps://example.com/model用于标识要加载或实例化的模型时，模型解析器将在附加查询参数后尝试从 URL 下载压缩的 tarball ？tf-hub-format=compressed.

查询参数将被解释为客户感兴趣的模型格式的逗号分隔列表。现在只定义了“压缩”格式。

压缩格式表明客户端需要tar.gz包含模型内容的存档。存档的根目录是模型目录的根目录，应该包含一个 SavedModel，如下例所示：

# Create a compressed model from a SavedModel directory.
$ tar -cz -f model.tar.gz --owner=0 --group=0 -C /tmp/export-model/ .

# Inspect files inside a compressed model
$ tar -tf model.tar.gz
./
./variables/
./variables/variables.data-00000-of-00001
./variables/variables.index
./assets/
./saved_model.pb

用于 TF1 中已弃用的hub.Module() API 的压缩包也将包含一个 ./tfhub_module.pb 文件。TF2 SavedModels 的 hub.load() API 会忽略此类文件。

tensorflow_hub 库期望模型 URL 是版本化的，并且给定版本的模型内容是不可变的，因此可以无限期地缓存它。

于 2020-03-02T07:01:47.807 回答