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[英]Model (imported from Keras) causes Memory leak in TensorflowJS
[英]Different results for tensorflowjs and keras on same model and tensor
我按照https://blog.keras.io/building-powerful-image-classification-models-using-very-little-data.html的示例在一些图像上训练了 CNN 模型。 我的模型代码是相同的,我只是在另一个图像数据集上训练它:也用于两个类之间的分类。
结果是您对训练集的期望:图像被正确分类为 0 或 1。
我在tensorflowjs友好的格式保存的模型下面的“替代方案:使用Python API出口直接TF.js层格式”的部分https://js.tensorflow.org/tutorials/import-keras.html
但是,当我尝试使用 javascript 访问 html 页面中的结果时,几乎每个图像(或接近它)都会得到 1:即使图像在 Keras 中给出 0。
我什至在 JSON 中将图像保存为张量,在 Keras 中得到 0,在 TensorflowJS 中得到 1。 这是一个错误还是我在某个地方犯了错误?
这是我在 TensorflowJS 中访问 json 的代码:
<html>
<head>
<!-- Load TensorFlow.js -->
<meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8" />
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@0.13.0"></script>
<script>
// https://stackoverflow.com/a/18324384/2730032
function callAjax(url, callback){
var xmlhttp;
// compatible with IE7+, Firefox, Chrome, Opera, Safari
xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange = function(){
if (xmlhttp.readyState == 4 && xmlhttp.status == 200){
callback(xmlhttp.responseText);
}
}
xmlhttp.open("GET", url, true);
xmlhttp.send();
}
tf.loadModel('/model.json').then(model => {
callAjax('/tensor.json', res => {
arr = JSON.parse(res);
const example = tf.tensor(arr).reshape([1, 150, 150, 3]);
const prediction = model.predict(example);
prediction.data().then(res => {
console.log('PREDICTION JS', res[0]);
})
});
})
</script>
</head>
<body>
</body>
</html>
这是我的python代码:
import json
import numpy as np
import tensorflowjs as tfjs
model = tfjs.converters.load_keras_model('model.json')
with open('tensor.json', 'r') as f:
r = json.load(f)
arr = np.array([np.array([np.array(v) for v in l]) for l in r])
print('PREDICTION PYTHON', model.predict(arr[np.newaxis,...])[0][0])
对于完全相同的数据和相同的模型,我得到了 PREDICTION JS 1 和 PREDICTION PYTHON 0.0:有人在我的代码中看到任何问题吗?
EDIT1:我使用的是 Xubuntu 18.04.1 LTS 并使用以下软件版本:
Python 3.6.6
Keras 2.2.4
tensorflow 1.11.0
tensorflowjs 0.6.2
numpy 1.15.2
EDIT2:我打开了以下问题https://github.com/tensorflow/tfjs/issues/776 ,此后已修复。
Mac 10.15、TF 2.3、Python 3.8、纯 JavaScript TFJS 2.6.0、网络服务器上的类似问题:python3 -m http.server
在大型深度 CNN + RNN Keras 网络上的所有单元上,推理结果始终保持在 0.5 左右。
解决方案:不要使用tensorflowjs_converter进行 .h5 到 TFJS 的转换
tensorflowjs_wizard允许您关闭数值压缩,提供与 Python TF2.3 几乎相同的结果(在我的情况下,最后一层最多 6 位数字)。
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