解決keras+flask模型的重復調用出錯ValueError: Tensor is not an element of this graph
更新時間：2024年01月12日 08:48:56 作者：七彩吞天蟒
這篇文章主要介紹了解決keras+flask模型的重復調用出錯ValueError: Tensor is not an element of this graph問題,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助,如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教
確認基調：這個問題不是大問題，看完本篇文章就能解決
1. 錯誤重現(xiàn)
ValueError: Tensor Tensor("dense_3/BiasAdd:0", shape=(?, 1), dtype=float32) is not an element of this graph.
2. 錯誤含義
表面含義：傳入的張量[tensor]并不是這個圖[graph]的元素。具體意義：就是說，當你進行模型預測的時候，傳入的數(shù)據(jù)，和后臺的圖不匹配。
3. 解決方法
方法一
把keras的tensorflow的后端換成theano，具體操作不贅述
這個方法不推薦，因為并沒有實際解決問題，而是逃避問題，而且有可能會出現(xiàn)一些新的問題?！距牛揖统霈F(xiàn)了】
方法二
選擇每次調用模型的時候，重新加載一下模型，也就是說把加載模型寫在調用的函數(shù)里，這樣模型就是個局部變量，每次調用每次加載?！救绻€是報錯】
那記得在模型預測結果后，在其代碼追加一句：
ret = model.predict(x_test) keras.backend.clear_session()
意思就是清理下session，這樣每次調用都會加載一下模型，并且清除session
這個方法也不推薦，加載模型耗時耗力，而且清除了其他的session，有可能造成其他程序的崩潰
方法三
創(chuàng)建全局的model，創(chuàng)建全局的graph，調用的時候直接引用過來
像這樣：
if __name__ == '__main__':
graph = tf.get_default_graph()
model = keras.models.load_model('./data/model/model.model')
app.run(host='0.0.0.0', port=9090, debug=True)
但是這不算結束，關鍵的地方來了，在調用模型的時候，要引用一下全局的圖才行
像這樣：
with graph.as_default(): prd = model.predict(x_test)
總結
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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