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python - keras モデルを lucid にインポートする方法
短いバージョン:
明晰な keras モデルを視覚化したいと思いますが、モデルを明晰な形式に変換できません。
長いバージョン:
keras で構築された単純なモデルを明快に試してみたいと思います (このような MNIST の CNN https://www.tensorflow.org/tutorials )。
モデルを明快にインポートするためのチュートリアルはこちら https://colab.research.google.com/drive/1PPzeZi5sBN2YRlBmKsdvZPbfYtZI-pHl#scrollTo=3YKffRa70uGm
「凍結グラフ」が必要だと教えてくれます。だから私はこのチュートリアルに従った
https://towardsdatascience.com/freezing-a-keras-model-c2e26cb84a38、
keras モデルを tf estimator に変換し、トレーニングして、チュートリアルで提供されている freeze_graph() メソッドを適用しました。
しかし、結果のグラフには、lucid が使用できる入力ノードがないようです - グラフの基になっている推定器が入力としてテンソルではなく入力関数を期待しているためだと思いますか?
通常の tf テンソルを入力として受け入れるように、このグラフを適応させる方法はありますか?
または、tf estimators を迂回せずに keras モデルをトレーニングして凍結グラフとして保存する別の方法はありますか?
node.js - Lucid Query ビルダーを使用して、関連するモデルの結果の合計を取得する方法
私は AdonisJs を使用しており、すべてのプロジェクトとそれらのタスクの推定時間の合計を取得しようとしています。
私のコードは次のようになります
私が期待するのは、クエリが次のようになることです: SELECT "project_id", SUM("estimate") AS "estimateTime" FROM "project_tasks" WHERE "project_id" IN (5,6,1,2) GROUP BY "project_id"
ただし、実際のクエリは次のとおりです。 SELECT "project_id", SUM("estimate") AS "estimateTime" FROM "project_tasks" WHERE "project_id" = 5 AND "project_id" IN (5,6,1,2) GROUP BY "project_id"
builder.sum('estimate as assessmentTime') をクエリに追加すると、この追加句 "project_id" = 5 が追加されるようです。
このクエリを自分で作成できることはわかっていますが、プロジェクト モデルの他の関係を利用したいと考えています。
どうすればこれを回避できますか？
python - Lucid は MobileNet V3 Squeeze/Excite ブロックを視覚化できますか
提供された MobileNet V3 定義 (小さい) を使用して多数のグラフをトレーニングしましたが、視覚化を生成するために (tensorflow) Lucid を実行すると、Lucid はエラーで失敗します。Squeeze/Excite ブロックを除外するように定義を変更すると、ビジュアライゼーションが生成されます。
Tensorflow 1.14 と Lucid がインストールされている状態で、トレーニング済みの MobileNet V3 グラフ ファイル「Small dm=0.75 (float)」をここからダウンロードしました ( https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim/nets/mobilenet )、ファイルを「D:/temp」に抽出し、次のコードを実行しました。
かなりの量のスタック トレースがありますが、主なエラーは次のとおりです。
と
次に、「mobilenet_v3.py」の V3_SMALL_MINIMALISTIC 定義を使用して (新しい機能エクストラクタを登録)、テスト モデルをトレーニングしてみました。これは本質的に同じモデルですが、「squeeze_excite」の挿入はありません (ただし、hard_swish アクティベーション関数も元に戻しました)。
上記のコードは新しいモデルで問題なく実行され、画像がレンダリングされました。
これにより、問題は「squeeze_excite」の実装 (slim/nets/mobilenet/conv_blocks.py 内) にあると思われます。
しかし、私は問題をさらに診断することはできませんでした: それは Lucid なのか、Squeeze/Excite ブロックなのか、TensorFlow なのか、それとも単なる世界の事実なのか?