在flask中使用tensorflow的model，一在介面中呼叫 model.predict() 就報下面這個錯誤，不過在單獨的 .py 檔案中使用卻不報錯。
valueerror
: tensor tensor
("dense_1/sigmoid:0", shape=(?, 1), dtype=float32) is not an element of this graph.
import tensorflow as tf
graph = tf.get_default_graph(
)model = models.load_model(…………)
# 使用處新增：
global graph
global model
with graph.as_default():
model.predict(
)# 執行**函式
tensorflow.python.framework.errors_impl.failedpreconditionerror: error while reading resource variable dense_1/bias from container: localhost. this could mean that the variable was uninitialized. not found: resource localhost/dense_1/bias/class tensorflow::var does not exist.
[[}]]
graph = tf.get_default_graph(
) model = models.load_model(
'./static/my_model2.h5'
)with graph.as_default():
result = model.predict(tokens_pad)
# 使用前：
model = models.load_model(
'./static/my_model2.h5'
)# a 矩陣大小和 tokens_pad 一致
a = np.ones((1
,220))
model.predict(a)
# 使用時：
global model
result = model.predict(tokens_pad)
graph = tf.get_default_graph(
)with graph.as_default():
# 相關**
# 本次測試中是需要把呼叫包含model.predict()方法的方法的**放到這裡
from tensorflow.python.keras.backend import set_session
# 程式開始時宣告
sess = tf.session(
)graph = tf.get_default_graph(
)# 在model載入前新增set_session
set_session(sess)
model = models.load_model(…………)
# 每次使用有關tensorflow的請求時
# in each request (i.e. in each thread):
global sess
global graph
with graph.as_default():
set_session(sess)
model.predict(..
.)————————————————
os.environ[
"xla_flags"]=
"--xla_gpu_cuda_data_dir=/usr/local/cuda-10.0"
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在Flask使用TensorFlow的幾個常見錯誤
在flask中使用tensorflow的model，一在介面中呼叫model.predict 就報下面這個錯誤，不過在單獨的.py檔案中使用卻不報錯。valueerror tensor tensor dense 1 sigmoid 0 shape 1 dtype float32 isnot an e...