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我想使用Lucid分析我在自己的数据集上使用 tensorflow 对象检测 API 训练的检测模型的特征提取。使用的模型是来自Tensorflow Object Detection Zoo的模型，即faster_rcnn_resnet101.

我按照Lucid 教程导入了我自己的模型，并将模型的冻结图保存/all_class_predictions_with_background为output_node.

我无法找到图表的输入节点以使 Lucid 在其上运行。

此外，我真的不认为我有正确的方法。也许我应该先提取检测模型的所有分类部分，然后只用这部分冻结一个新图，然后再去 Lucid。

或者也许我应该只导入一个resnet_101分类模型并从检测模型中复制/粘贴正确的权重？

但我真的不知道如何做这些事情。

有人能帮我吗？我真的很想尝试在我的检测网络上运行 Lucid。

简短版本：

我想以清晰的方式可视化 keras 模型，但未能将模型转换为 lucid 可以接受的格式。

长版：

我想用 lucid 探索一个简单的 keras 内置模型（MNIST 的 CNN，就像这个https://www.tensorflow.org/tutorials）。

将模型导入 lucid 的教程在这里 https://colab.research.google.com/drive/1PPzeZi5sBN2YRlBmKsdvZPbfYtZI-pHl#scrollTo=3YKffRa70uGm

告诉我我需要一个“冻结图”。所以我跟着这个教程

https://towardsdatascience.com/freezing-a-keras-model-c2e26cb84a38 ,

将 keras 模型转换为 tf 估计器，对其进行训练并应用本教程中提供的 freeze_graph() 方法。

但是结果图似乎没有输入节点 lucid 可以使用 - 我假设因为该图所基于的估计器期望输入函数而不是张量作为输入？

有没有办法调整这个图，让它接受常规的 tf 张量作为输入？

或者，是否有另一种方法可以将 keras 模型训练并保存为冻结图，而无需绕过 tf 估计器？

我正在设置一个我正在使用框架 AdonisJS 开发的新应用程序，我正在为我的模型创建种子和工厂，以便轻松地将数据手动播种到数据库。但是，我的模型彼此相关，并且在尝试实现完全播种时出现错误。我已经阅读了 Adonis 文档，但我还不清楚。

这是我尝试实现的架构示例：

示例架构

这是纯文本中的相同示例：

如您所见，第一个模型（模型 A）与第二个模型（模型 B）具有一对多的关系，依此类推。我已经创建了一个迁移，并且我已经像这样关联了我的所有模型：

正如您在上面的代码中看到的那样，根据 AdonisJS 文档，必须首先完成才能在播种时创建关系。然后，我应该为每个模型创建工厂，如下所示：

最后，在我的名为 ModelASeeder.js 的种子文件中，我创建了所有模型之间的关系以将它们关联起来：

我面临一个我无法解决的问题。当我运行命令adonis seed时，我收到以下错误消息：

最后，它只播种第一个表（模型 A 表）而不是其余的表。所以我有两个问题：

首先，为什么我会收到这个错误？

其次，这是实现我的数据库播种目标的最佳方法吗？

非常感谢您抽出宝贵时间回答我的问题，如果我的描述有误，我的英语并不完美，对此我深表歉意。

我正在使用 AdonisJs，我正在尝试获取所有项目及其任务估计时间的总和。

我的代码看起来像这样

我期望查询看起来像这样： SELECT "project_id", SUM("estimate") AS "estimateTime" FROM "project_tasks" WHERE "project_id" IN (5,6,1,2) GROUP BY "project_id"

但实际查询是： SELECT "project_id", SUM("estimate") AS "estimateTime" FROM "project_tasks" WHERE "project_id" = 5 AND "project_id" IN (5,6,1,2) GROUP BY "project_id"

当我将 builder.sum('estimate as estimateTime') 添加到查询中时，它似乎添加了这个附加子句 "project_id" = 5 。

我知道我可以自己构建这个查询，但我想利用项目模型的其他关系。

有什么想法可以解决这个问题吗？

当我运行 make all命令时，我不断收到：

这是我正在阅读的第 6-7 页的书的链接，也许这可以帮助解决问题。

上：

Linux vagrantlucid32 2.6.32-73-generic-pae #140-Ubuntu SMP Tue Feb 10 15:30:51 UTC 2015 i686 GNU/Linux Ubuntu 10.04.4 LTS

有谁知道我为什么一直收到这个？感谢您提前提供的所有帮助。

我在我的用户文件夹中保存了一个名为“g”的示例生成文件。我用谷歌搜索了如何正确运行make， 这篇文章说我应该像这样运行它：

但是当我按照文章告诉我的方式运行它时，就会出现：

运行的输出file g：

runnng 的输出pwd：

/home/vagrant

makefile 保存在：c:/Users/g.MK是否有某个地方我需要保存文件以便系统可以找到它？

我再次将示例生成文件保存在我的用户文件夹中，所以我不知道为什么它说no such file or directory我已经尝试运行cd /g但我仍然得到-bash: cd: /g: No such file or directory有人知道为什么系统找不到文件吗？感谢您提前提供的所有帮助。

这是示例生成文件：

我上线了：

Linux vagrantlucid32 2.6.32-73-generic-pae #140-Ubuntu SMP Tue Feb 10 15:30:51 UTC 2015 i686 GNU/Linux Ubuntu 10.04.4 LTS

我有 2 个模型，Person和PersonType有belongsToMany关系。

问题是，当我尝试使用该方法获取与Person相关的所有PersonType时，即使我在 3 个表和中间数据中有正确的数据，它也总是返回一个空数组。query().with()peopleperson_typeperson_person_type

这是试图用他们的类型加载人们的代码：

这是我从上面的代码中得到的：

这是它应该返回的内容：

下面是每个模型及其数据库迁移：

人：

人员类型：

和中间表：

这是Ludic正在执行的查询：

我做错了什么？

我有以下型号：

服务类别：

服务：

问题是，当我尝试使用他们的服务获取所有ServiceCategories时，我只会得到带有空服务数组的ServiceCategories ：

中间表：

但我可以将 a 附加service到 a service_category：

这成功地将与数据透视表上的servicea关联起来。service category

现在，为什么我能够添加关系但我无法加载它？

我已经使用提供的 MobileNet V3 定义（小）训练了许多图表，但是当我运行（tensorflow）Lucid 以生成可视化时，Lucid 失败并出现错误。如果我修改定义以排除 Squeeze/Excite 块，则会生成可视化。

安装了 Tensorflow 1.14 和 Lucid，我从这里下载了训练有素的 MobileNet V3 图形文件“Small dm=0.75 (float)”（https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim/nets/mobilenet )，将文件解压缩到我的“D:/temp”中，然后运行以下代码：

有相当多的堆栈跟踪，但关键错误是：

和

然后我尝试使用“mobilenet_v3.py”中的 V3_SMALL_MINIMALISTIC 定义（注册一个新的特征提取器）来训练一个测试模型。这本质上是相同的模型，但没有“squeeze_excite”插入（尽管我也恢复了 hard_swish 激活函数）。

上面的代码在新模型上运行良好，渲染图像。

这让我相信问题在于“squeeze_excite”实现（在 slim/nets/mobilenet/conv_blocks.py 中）。

但我无法进一步诊断问题：是 Lucid，是 Squeeze/Excite 块，是 TensorFlow，还是只是一个关于世界的事实？

如何自动将关系中的属性附加到根对象，就好像它是来自同一个表的列，但实际上它来自另一个表。

假设我有一个Email的User模型。hasMany

我怎样才能只附加来自 User 模型的第一封电子邮件的电子邮件，以便每次查询User模型时我都会像属性一样获得它？

例子：

我在做什么：

我想要的是：

Obs：我不会将电子邮件放在同一张桌子上，因为在很长一段时间内，用户可能需要不止一封电子邮件，但现在，它只有一封。

我怎样才能做到这一点？