Como implementar a detecção de objetos .h5 no Google Ai Plataforma. Eu tenho uma mensagem de erro na plataforma com os convertidos .pb arquivo

Eu estou usando tinyyolov3 pretrained .h5 arquivo e estou carregando o .pb versão para o Google cloud ai da plataforma. Segui os passos para a criação de um projeto, mas quando eu salvá-lo eu tenho o "diretório de Implantação gs://-/-/ é esperado para conter exatamente um: [saved_model.pb, saved_model.pbtxt]." mensagem de erro.

Eu estou usando o congelamento de função em python em Como exportar Keras .h5 para tensorflow .pb? para converter o .h5 modelo .pb.

def freeze_session(session, keep_var_names=None, output_names=None, clear_devices=True):
    """
    Freezes the state of a session into a pruned computation graph.

    Creates a new computation graph where variable nodes are replaced by
    constants taking their current value in the session. The new graph will be
    pruned so subgraphs that are not necessary to compute the requested
    outputs are removed.
    @param session The TensorFlow session to be frozen.
    @param keep_var_names A list of variable names that should not be frozen,
                          or None to freeze all the variables in the graph.
    @param output_names Names of the relevant graph outputs.
    @param clear_devices Remove the device directives from the graph for better portability.
    @return The frozen graph definition.
    """
    graph = session.graph
    with graph.as_default():
        freeze_var_names = list(set(v.op.name for v in tf.global_variables()).difference(keep_var_names or []))
        output_names = output_names or []
        output_names += [v.op.name for v in tf.global_variables()]
        input_graph_def = graph.as_graph_def()
        if clear_devices:
            for node in input_graph_def.node:
                node.device = ""
        frozen_graph = tf.graph_util.convert_variables_to_constants(
            session, input_graph_def, output_names, freeze_var_names)
        return frozen_graph

Eu fazer o upload dos arquivos saved_model.pb e saved_model.pbtxt para armazenamento do google. Em seguida, no google plattform eu selecione a pasta e siga as instruções, mas quando eu aperto o botão guardar recebi a mensagem de erro. Eu tenho feito o mesmo procedimento com um modelo de classificação e ele funciona muito bem, mas não com este.

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2019-09-17 15:27:15
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