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通过Flask发布Keras相关应用的注意事项

通过Flask发布Keras相关应用的注意事项

作者: blade_he | 来源:发表于2018-11-12 19:02 被阅读0次

    最近发布集成了Keras应用的Flask API站点,发现与Keras相关的模型加载不起来,错误分别为:

    1. KeyError: Layer: Name

    解决方法:
    Keras更新到2.2.4:pip install --upgrade keras==2.2.4

    2. TypeError: Cannot interpret feed_dict key as Tensor

    完整错误为:TypeError: Cannot interpret feed_dict key as Tensor: Tensor Tensor("Placeholder_1:0", shape=(128, 784), dtype=float32) is not an element of this graph
    解决方法:

    1. Flask的启动模式不能设置为DEBUG:
    app.run(host='0.0.0.0', port=port, debug=False, use_reloader=False)
    
    1. 或者在load_model的地方做如下处理:
    def initialforlstm(self):
           if not os.path.exists(self.modelpath):
                  self.trainlstmmodel()
                  self.lstmmodel = load_model(self.modelpath, compile=False)
           elif self.lstmmodel is None:
                  try:
                         keras.backend.clear_session()
                  except:
                         traceback.print_exc()
                  self.lstmmodel = load_model(self.modelpath, compile=False)
    

    即加入keras.backend.clear_session()

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