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(“由于模型数据错误而无法加载模型。标签:['serve'] \\ n在定义的操作中没有名为HashTableV2的操作。”,1)

[英](“Failed to load the model due to bad model data. tags: ['serve']\nNo op named HashTableV2 in defined operations.”, 1)

I'm using GCP with GCS and GCMLE APIs to train my model and to predict on the cloud. 我正在使用带有GCS和GCMLE API的GCP来训练我的模型并在云上进行预测。 I'm working on the census dataset. 我正在研究人口普查数据集。 And the goal is to predict a profile's income. 目标是预测个人资料的收入。 this is the github link of codes and scripts https://github.com/SofiaAmel/censusTest Actually I am discovering this tool, I'm struggling with prediction, I'm testing with one profile as .json input , the job preiction runs succussfully, but it occurs this error *** 这是代码和脚本的github链接https://github.com/SofiaAmel/censusTest实际上,我正在发现此工具,在预测中苦苦挣扎,正在将一个配置文件作为.json输入进行测试,运行工作预测成功,但发生此错误***

("Failed to load the model due to bad model data. tags: ['serve']\\nNo op named HashTableV2 in defined operations.", 1) (“由于模型数据错误而无法加载模型。标签:['serve'] \\ n在定义的操作中没有名为HashTableV2的操作。”,1)


ps : I'm using TF version 1.4 , if you can help don't hesitate ! ps:如果您可以帮助我,请使用我的TF 1.4版。 Thanks in advance 提前致谢

This error message indicates that you have chosen a lower version of TensorFlow for serving the model than you used to train the model and the HashTableV2 op was introduced in a later version. 该错误消息表明,您选择的TensorFlow用于服务模型的版本低于训练模型时使用的版本,并且HashTableV2 op在更高版本中引入。

To fix this, be sure to specify the correct runtime version when deploying the model, eg, 要解决此问题,请确保在部署模型时指定正确的运行时版本,例如,

gcloud ml-engine version create ${VERSION} --model ${MODEL} --runtime-version=1.4

At this time, it is not possible to specify the runtime version when using Cloud Console. 目前,在使用Cloud Console时无法指定运行时版本。 We hope to add the feature shortly. 我们希望尽快添加该功能。

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相关问题 没有注册任何OpKernel支持这些属性的Op'HashTableV2'。 注册设备:[CPU,GPU],注册内核: - No OpKernel was registered to support Op 'HashTableV2' with these attrs. Registered devices: [CPU,GPU], Registered kernels: 错误:创建版本失败。 错误模型检测到错误:“加载模型失败:无法加载模型 - ERROR: Create Version failed. Bad model detected with error: "Failed to load model: Could not load the model Keras模型中的Tensorflow操作 - Tensorflow op in Keras model 无法在pyspark中加载模型并使用grpc进行投放 - Unable to load a model in pyspark and serve using grpc FastText-由于C ++扩展未能分配内存而无法加载model.bin - FastText - Cannot load model.bin due to C++ extension failed to allocate the memory spaCy model 由于 EnvironmentError 安装失败 - spaCy model installation failed due to an EnvironmentError 在 tensorflow 2.9.1 加载 model 失败 - Load model failed in tensorflow 2.9.1 从 Django 模型请求数据的简单操作 - Simple operations with data requested from a Django model 'tf' 未在 load_model() 上定义 - 使用 lambda - 'tf' is not defined on load_model() - using lambda 子类 API 模型在 tf.gradienttape() 中不起作用(没有为操作“IteratorGetNext”定义梯度(操作类型:IteratorGetNext)) - Subclass API Model Not work in tf.gradienttape() (No gradient defined for operation 'IteratorGetNext' (op type: IteratorGetNext))
 
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