tensorflow / tensorflow/java

"Table not initialized" when loading model in Java

Đang mở
#183 5 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Ngôn ngữ chính
Java
Star
928
Fork
227
Chỉ số merge pull request
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Mô tả

  • TensorFlow version (use command below):2.3.0
  • Python version:3.7

I am trying to use the tensorflow model in java,I convert a text classification model (with tf.lookup) to fomat .pb and want to load it in JAVA.But got "Table not initialized" error.

2021-01-04 14:00:10.713588: W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1651] OP_REQUIRES failed at lookup_table_op.cc:809 : Failed precondition: Table not initialized.
Exception in thread "main" java.lang.IllegalStateException: Table not initialized.
	 [[{{node graph/hash_table_Lookup/LookupTableFindV2}}]]
	at org.tensorflow.Session.run(Native Method)
	at org.tensorflow.Session.access$100(Session.java:48)
	at org.tensorflow.Session$Runner.runHelper(Session.java:326)
	at org.tensorflow.Session$Runner.run(Session.java:276)
	at ctest.Ttest.predict(Ttest.java:32)
	at ctest.Ttest.main(Ttest.java:13)

here is my code:
In PYTHON

import os
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
from tensorflow.python.framework.graph_util import convert_variables_to_constants
from tensorflow.python.ops.lookup_ops import HashTable, KeyValueTensorInitializer

os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'
OUTPUT_FOLDER = ''
OUTPUT_NAME = 'hash_table.pb'
OUTPUT_NAMES = ['graph/output', 'init_all_tables']


def build_graph():
    d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}
    init = KeyValueTensorInitializer(list(d.keys()), list(d.values()))
    hash_table = HashTable(init, default_value=-1)
    data = tf.placeholder(tf.string, (None,), name='data')
    values = hash_table.lookup(data)
    output = tf.identity(values * 2, 'output')

def freeze_graph():
    with tf.Graph().as_default() as graph:
        with tf.name_scope('graph'):
            build_graph()

        with tf.Session(graph=graph) as sess:
            sess.run(tf.tables_initializer())
            print(sess.run('graph/output:0', feed_dict={'graph/data:0': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}))
            frozen_graph = convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def, OUTPUT_NAMES)
            tf.train.write_graph(frozen_graph, OUTPUT_FOLDER, OUTPUT_NAME, as_text=False)

def load_frozen_graph():
    with open(os.path.join(OUTPUT_FOLDER, OUTPUT_NAME), 'rb') as f:
        output_graph_def = tf.GraphDef()
        output_graph_def.ParseFromString(f.read())

    with tf.Graph().as_default() as graph:
        tf.import_graph_def(output_graph_def, name='')
        with tf.Session(graph=graph) as sess:
            try:
                sess.run(graph.get_operation_by_name('init_all_tables'))
            except KeyError:
                pass
            print(sess.run('graph/output:0', feed_dict={'graph/data:0': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}))


if __name__ == '__main__':
    freeze_graph()
    load_frozen_graph()

In JAVA

package ctest;

import org.tensorflow.Graph;
import org.tensorflow.Session;
import org.tensorflow.Tensor;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Paths;

public class Ttest {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        predict();
    }
    public static void predict() throws Exception {
        try (Graph graph = new Graph()) {
            graph.importGraphDef(Files.readAllBytes(Paths.get(
                    "/opt/resources/hash_table.pb"
            )));
            try (Session sess = new Session(graph)) {
                byte[][] matrix = new byte[1][];
                matrix[0] = "a".getBytes("UTF-8");
                Tensor< ? > out = sess.runner()
                        .feed("graph/data:0", Tensor.create(matrix)).fetch("graph/output:0").run().get(0);
                float[][] output = new float[1][(int) out.shape()[1]];
                out.copyTo(output);
                for(float i:output[0])
                    System.out.println(i);


            }
        }
    }
}

Any suggestions would be greatly appreciated.

Hướng dẫn đóng góp

Mở hướng dẫn đóng góp

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu với thao tác xuất đồ thị Python trong freeze_graph(), bao gồm thao tác init_all_tables và hash_table.pb, sau đó so sánh với graph.importGraphDef và Session runner trong Ttest.java. Tái hiện lỗi lookup của Java bằng mô hình và các đầu vào đã cho; hoàn tất khi mô hình đã xuất được tải và trả về các kết quả lookup mà không có ngoại lệ "Table not initialized".

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Đánh giá

Công nghệ
java, python
Lĩnh vực
machine-learning
Loại issue
Lỗi
Độ khó
3/5
Thời gian dự kiến
1-2 ngày
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức phù hợp với người mới
35/100

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.