mxnet sagemaker 负载模型

Question

我正在尝试从 sagemaker MXnet 加载一个已经训练好的模型。

但是，当我尝试执行时，我有 model.tar.gz 文件

> %%bash
> tar -xzf model.tar.gz rm model.tar.gz
> prefix = 'model_name' 
> sym, arg_params, aux_params = mx.model.load_checkpoint(prefix, 0) 
> mod = mx.mod.Module(symbol=sym,
> context=ctx, label_names=None) mod.bind(for_training=False, data_shapes=[('data', (1,3,480,480))], label_shapes=mod._label_shapes)
> mod.set_params(arg_params, aux_params)

我一直在 operator multibox_target 中收到错误 Error: [09:08:47] src/operator/contrib/./multibox_target-inl.h:225: Check failed: lshape.ndim() == 3 (0 vs. 3)标签应该是 [batch-num_labels-(>=5)] 张量

谁能帮我这个？

Answer 1

我相信您必须先运行 deploy.py 才能进行预测。 查看 incubator-mxnet\\example\\ssd\\deploy.py 并注意模型文件需要位于 deploy.py 所在目录的子目录中。

这适用于我的基于 resnet50 的模型。

python deploy.py --network resnet50 --prefix model2/model_algo_1 --num-class 2 --data-shape 416

Answer 2

谢谢@lwebuser 的建议。 我在 jupyter notebook 上写了一个端到端的例子。 这是链接

你可以看到结果：