Выходная форма mlmodel пуста. Почему форма пуста?

Я изучаю этот учебник https://www.tensorflow.org/tutorials/generative/cyclegan И готовая модель хорошо проработана на окнах. Затем я конвертирую эту модель tf в mlmodel, но выход модели (MultyArray) имеет пустую форму. Как мне решить эту проблему...? (ЭПОХА этой модели равна 1)

компьютер:::windows10/tensorflow и -gpu 2.2/tfcoreml 1.1

это код конвертации

import tfcoreml
import coremltools
from tensorflow import keras

saved_model = keras.models.load_model('saved_model')
# get input, output node names for the TF graph from the Keras model
input_name = (saved_model.inputs[0].name.split(':')[0])[0:7]
keras_output_node_name = saved_model.outputs[0].name.split(':')[0]
graph_output_node_name = keras_output_node_name.split('/')[-1]

# Saving the Core ML model to a file.
model = tfcoreml.convert('saved_model',
                         image_input_names=input_name,
                         input_name_shape_dict={input_name: [1, 540, 540, 3]},
                         output_feature_names=[graph_output_node_name],
                         minimum_ios_deployment_target='13',
                         red_bias=-123.68,
                         green_bias=-116.78,
                         blue_bias=-103.94)
model.save('./saved_mlmodel/saved_model.mlmodel')

это save_model.summary

Model: "model_1"
__________________________________________________________________________________________________
Layer (type)                    Output Shape         Param #     Connected to                     
==================================================================================================
input_2 (InputLayer)            [(None, None, None,  0                                            
__________________________________________________________________________________________________
sequential_15 (Sequential)      (None, None, None, 6 3072        input_2[0][0]                    
__________________________________________________________________________________________________
sequential_16 (Sequential)      (None, None, None, 1 131328      sequential_15[0][0]              
__________________________________________________________________________________________________
sequential_17 (Sequential)      (None, None, None, 2 524800      sequential_16[0][0]              
__________________________________________________________________________________________________
sequential_18 (Sequential)      (None, None, None, 5 2098176     sequential_17[0][0]              
__________________________________________________________________________________________________
sequential_19 (Sequential)      (None, None, None, 5 4195328     sequential_18[0][0]              
__________________________________________________________________________________________________
sequential_20 (Sequential)      (None, None, None, 5 4195328     sequential_19[0][0]              
__________________________________________________________________________________________________
sequential_21 (Sequential)      (None, None, None, 5 4195328     sequential_20[0][0]              
__________________________________________________________________________________________________
sequential_22 (Sequential)      (None, None, None, 5 4195328     sequential_21[0][0]              
__________________________________________________________________________________________________
sequential_23 (Sequential)      (None, None, None, 5 4195328     sequential_22[0][0]              
__________________________________________________________________________________________________
concatenate_1 (Concatenate)     multiple             0           sequential_23[0][0]              
                                                                 sequential_21[0][0]              
                                                                 sequential_24[0][0]              
                                                                 sequential_20[0][0]              
                                                                 sequential_25[0][0]              
                                                                 sequential_19[0][0]              
                                                                 sequential_26[0][0]              
                                                                 sequential_18[0][0]              
                                                                 sequential_27[0][0]              
                                                                 sequential_17[0][0]              
                                                                 sequential_28[0][0]              
                                                                 sequential_16[0][0]              
                                                                 sequential_29[0][0]              
                                                                 sequential_15[0][0]              
__________________________________________________________________________________________________
sequential_24 (Sequential)      (None, None, None, 5 8389632     concatenate_1[0][0]              
__________________________________________________________________________________________________
sequential_25 (Sequential)      (None, None, None, 5 8389632     concatenate_1[1][0]              
__________________________________________________________________________________________________
sequential_26 (Sequential)      (None, None, None, 5 8389632     concatenate_1[2][0]              
__________________________________________________________________________________________________
sequential_27 (Sequential)      (None, None, None, 2 4194816     concatenate_1[3][0]              
__________________________________________________________________________________________________
sequential_28 (Sequential)      (None, None, None, 1 1048832     concatenate_1[4][0]              
__________________________________________________________________________________________________
sequential_29 (Sequential)      (None, None, None, 6 262272      concatenate_1[5][0]              
__________________________________________________________________________________________________
conv2d_transpose_15 (Conv2DTran (None, None, None, 3 6147        concatenate_1[6][0]              
==================================================================================================
Total params: 54,414,979
Trainable params: 54,414,979
Non-trainable params: 0

это описание mlmodel.spec

input {
  name: "input_2"
  type {
    imageType {
      width: 540
      height: 540
      colorSpace: RGB
    }
  }
}
output {
  name: "Identity"
  type {
    multiArrayType {
      dataType: FLOAT32
    }
  }
}
metadata {
  userDefined {
    key: "coremltoolsVersion"
    value: "3.4"
  }
}

machine-learning tensorflow coreml coremltools mlmodel
person Running    schedule 11.06.2020    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

Обычно это не проблема. Когда вы запускаете модель, вы все равно получаете мультимассив правильной формы.

Если вы уже знаете форму, вы можете заполнить ее, чтобы она отображалась в файле mlmodel, но это больше для целей документации, чем для чего-либо еще.

person Matthijs Hollemans    schedule 12.06.2020
comment
Спасибо за помощь!! Я получил прогнозируемый результат на mlmodel, тогда как преобразовать его в изображение..? могу ли я получить полезный сайт для этого ?? кстати Есть ли разница между MLMultiarray и Multiarray на coreml?? - person Running; 12.06.2020
comment
MLMultiArray — это имя класса, используемое Core ML, но в других местах оно называется MultiArray. Это то же самое. Здесь, на StackOverflow, есть несколько ответов о том, как преобразовать вывод в изображение (плюс вы можете ознакомиться с моей книгой). Лучший способ — сообщить mlmodel, что на выходе должно быть изображение, а не MultiArray. - person Matthijs Hollemans; 12.06.2020
comment
Я изменил выходное описание моей модели мл, которое соответствует входному описанию. :: ширина: 540, высота: 540, colorSpace: RGB, но в xcode возникает ошибка. Домен ошибки = com.apple.CoreML Code = 1 Не удалось преобразовать выходной идентификатор в изображение UserInfo = {NSLocalizedDescription = Не удалось преобразовать выходной идентификатор в изображение , NSUnderlyingError=0x28324a310 {Домен ошибки=com.apple.CoreML Code=0 Недопустимая форма массива (768, 768, 3) для преобразования в серый цвет UserInfo={NSLocalizedDescription=Недопустимая форма массива (768, 768, 3) для преобразования в серый изображение}}} ошибка - person Running; 13.06.2020
comment
Подсказка в сообщении об ошибке: выход 768x768. - person Matthijs Hollemans; 13.06.2020
comment
Произошла ошибка перед завершением модели.... in: let result = try model.prediction(input_2: buffer(from: inputImage!)!).... функция буфера stackoverflow.com/questions/44462087/ func buffer ..... что случилось... - person Running; 15.06.2020