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Image classification training error: Unable to find an entry point named 'TF_StringEncodedSize' in shared library 'tensorflow'
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Beschreibung
Greetings,
running the [Train a deep learning image classification model with ML.NET and TensorFlow](https://docs.microsoft.com/en-us/samples/dotnet/machinelearning-samples/mlnet-image-classification-transfer-learning/) example as-it throws the following exception:
```
I tensorflow/core/platform/profile_utils/cpu_utils.cc:112] CPU Frequency: 2299965000 Hz
Unhandled exception. System.EntryPointNotFoundException: Unable to find an entry point named 'TF_StringEncodedSize' in shared library 'tensorflow'.
at Tensorflow.c_api.TF_StringEncodedSize(UInt64 len)
at Microsoft.ML.Vision.ImageClassificationTrainer.EncodeByteAsString(VBuffer`1 buffer)
at Microsoft.ML.Vision.ImageClassificationTrainer.ImageProcessor.ProcessImage(VBuffer`1& imageBuffer)
at Microsoft.ML.Vision.ImageClassificationTrainer.CacheFeaturizedImagesToDisk(IDataView input, String labelColumnName, String imageColumnName, ImageProcessor imageProcessor, String inputTensorName, String outputTensorName, String cacheFilePath, Dataset dataset, Action`1 metricsCallback, Nullable`1 validationFraction)
at Microsoft.ML.Vision.ImageClassificationTrainer.TrainModelCore(TrainContext trainContext)
at Microsoft.ML.Trainers.TrainerEstimatorBase`2.TrainTransformer(IDataView trainSet, IDataView validationSet, IPredictor initPredictor)
at Microsoft.ML.Trainers.TrainerEstimatorBase`2.Fit(IDataView input)
at Microsoft.ML.Data.EstimatorChain`1.Fit(IDataView input)
at DeepLearning_ImageClassification.Program.Main(String[] args)
```
Is this an issue with the sample, or with the ML.net implementation?
Beitragsleitfaden
Rechercherichtung
Beginne damit, das verknüpfte ML.NET-Beispiel zur Bildklassifizierung zu reproduzieren, und untersuche den im Stacktrace gezeigten TensorFlow-Interop-Aufruf, insbesondere TF_StringEncodedSize. Vergleiche die ML.NET- und TensorFlow-Abhängigkeiten des Beispiels mit der nativen Bibliothek, die geladen wird. Als erledigt gilt die Aufgabe, wenn das Beispiel die Bildverarbeitung ohne die Entry-Point-Ausnahme durchläuft oder die inkompatible Abhängigkeit und die erforderliche Aktualisierung eindeutig dokumentiert sind.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Tech-Stack
- csharp, tensorflow
- Bereich
- machine-learning
- Issue-Typ
- Bug
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Klarheit
- Muss geklärt werden
- Anfängerfreundlichkeit
- 25/100