尝试使用张量流 2 在已保存的模型上进行预测时出错

Question

我正在尝试使用以下代码对保存的模型进行预测 features = np.ones((20, 40, 3), dtype=np.float32) features = tf.convert_to_tensor(value, dtype=tf.float32) imported_model = tf.saved_model.load(export_dir=os.path.join(os.path.join(model_path, directory))) import_fn = imported_model.signatures["serving_default"] import_fn(features)使用Tensorflow 2运行时，我收到以下错误。当我使用saved_model_cli时，模型预测工作正常。tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError:  In[0] is not a matrix. Instead it has shape [20,40,3]     [[node dense/BiasAdd (defined at model_manager.py:54) ]] [Op:__inference_pruned_318590]保存的 cli 命令如下所示saved_model_cli run --dir ./model_dir --tag_set serve --signature_def serving_default --input_exprs 'input=np.ones((20, 40, 3), dtype=np.float32)'

Answer 1

无效参数错误通常是由输入中的数据类型不匹配引起的。

基于你的错误“In[0]不是一个矩阵。相反，它具有形状[20，40，3]”。
您可以尝试操作输入数据，以正确匹配最初训练模型的输入类型和形状。您还可以检查与 Python IDE 相比，使用saved_model_cli时模型如何处理您的输入。由于您在使用 Python IDE 时可能会错过一些预处理步骤，而在使用saved_model_cli。

您可以在此链接中阅读有关使用Saved_Model格式用法的更多信息。