問題タブ [tensorflowjs-converter]

TensorflowJs Converter を使用して変換した事前トレーニング済みの keras モデルがあります。この次のスクリプトでそれらをロードしようとしています

(index.js)

実行すると次のエラーが発生しますnode index.js

と

私もこれを試しました

しかし、ここで私は得る

システムインフォメーション

ノード v10.15.3 および TensorflowJs v1.0.1

私は機械学習が初めてで、mobilenet でモデルを作成する方法についてこのブログをフォローしていました。

なんとか .h5 ファイル モデルを変換し、Web アプリに実装しようとしました。

残念ながら、JSON モデルを読み込もうとすると、次のエラーが発生します。

キャッチされていない (約束された) エラー: 指定された重みデータにはターゲット変数がありません: block1_conv1_2/kernel.

ブラウザのエラーのスクリーンショット

コマンドラインで .h5 モデルを次のように変換しました。

tensorflowjs_converter --input_format keras model.h5 ConvertedModel/

モデルをブラウザーにロードするコードは、このブログに従いました

モデルのコードを表示するには、ブログ リンクを参照してください。ただし、以下はモデルのコンパイル方法のスクリーンショットです。 モデルのコンパイル

依存関係:

• テンソルフロー 1.13.1
• パイソン 3.6.0
• tensorflowjs 1.0.1

これを修正するための助けをいただければ幸いです。どうもありがとう。

仮想環境に tensorflowjs をインストールしようとしていますが、次のエラーが発生します。

pip をアップグレードして、virtualenv と venv の両方で仮想環境を作成し、オプション --no-cache-dir の有無にかかわらずインストールしようとしました。

エラーを再現するには、次のようにします。

これにより、次の出力が得られます。

macOS 10.13.6 で Python 3.7.2、pip 19.0.3 を使用しています。

TensorFlow.js のUniversal-sentence-encoderから始めて、埋め込みの数値の範囲が期待したものではないことに気付きました。[0-1] または [-1,1] の間の分布を期待していましたが、どちらも表示されません。

「猫ってすごい！」という文に対して。これはビジュアライゼーションです。各次元は [-0.5, 0.5] からのスケールに投影されます。

これは、「この文の埋め込みがどうなるのだろうか」と同じ種類の視覚化です (パターンは、私が試した最初の〜10文で似ています):

デバッグするために、デモ Colab ノートブックで同じようなものが表示されるかどうかを調べたところ、そのようです。これら 2 つの文の埋め込みの範囲を確認すると、次のようになります。

出力は次のとおりです。

これも私が期待していたものではありません - 範囲は私が予想していたよりも狭いです。これは私が見逃した TF の慣例かもしれないと思ったのですが、TFHub ページやテキスト埋め込みのガイド、または論文でそれを見ることができなかったので、トレーニング コードを掘り下げずに他にどこを見ればよいかわかりません。

colab ノートブックのサンプル コードには、次のような例文があります。

Universal Sentence Encoder の埋め込みは、短い段落もサポートしています。段落の長さに厳密な制限はありません。大まかに言えば、埋め込みが長くなるほど「希釈」されます。

ただし、埋め込みの範囲は、colab 内の他のすべての例 (1 つの単語の例であっても) とほぼ同じです。

この範囲は単なる恣意的なものではなく、範囲がゼロと小さな範囲に集中していることは理にかなっていると思いますが、このスケールがどのようになったのかを理解しようとしています.