Unexpected problem in creating a tensor on saved model session.
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- Langage dominant
- Java
- Étoiles
- 928
- Forks
- 227
- Métriques de merge des PR
- Aucune PR mergée en 30 j
Description
System information
- OS Platform and Distribution: Linux Ubuntu 20.04 x64
- TensorFlow installed from: pip for Python 3.9; Maven for Java
- TensorFlow version : 2.7.0 on Python; 0.3.3 on Java
- Java version : openjdk 11.0.11 2021-04-20
- Python version : 3.9
- CUDA/cuDNN version: cuda_11.5.r11.5/compiler.30411180_0
- GPU model and memory: Nvidia Geforce 960m
Describe the current behavior
The model (a Keras Sequential) is saved using python's "tf.saved_model.save". This model is then loaded in Java using SavedModelBundle from which the related graph is extracted. Then and Ops is created using this graph. When trying to create a tensor using .constant method, an exception is thrown on line 413, /core/op/Constant.java saying
Duplicate node name in graph: 'Const'
I checked my graph nodes using getNodeList of MetaGraph and there is only one node named "Const".
Describe the expected behavior
Successful creation of Tensor as there is no duplicate in the graph nodes.
Code to reproduce the issue
SavedModelBundle model = SavedModelBundle.load("/path/to/model");
Graph graph = model.graph();
MetaGraphDef mataGF = model.metaGraphDef();
var nodes = mataGF.getGraphDef().getNodeList().toArray();
Ops tf = Ops.create(graph);
double[] labels = {0.52,0.65,0.23,0.54,0.65,0.16,0.97};
var input = tf.constant(labels);
Other info / logs
Here is a list of all the 37 nodes. Only node 31 is called Const;

Guide de contribution
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Par où commencer
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Piste de recherche
Reproduisez l’échec avec SavedModelBundle, Graph, Ops et tf.constant de l’issue, puis examinez core/op/Constant.java autour de la ligne 413 et comparez les nœuds du graphe de MetaGraphDef avec le graphe utilisé par Ops. C’est terminé lorsque le tenseur labels fourni peut être créé à partir du graphe du modèle sauvegardé sans erreur de nœud en double.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Évaluation
- Stack technique
- java
- Domaine
- machine-learning
- Type d'issue
- Bug
- Difficulté
- 4/5
- Temps estimé
- 3-5 jours
- Activité
- À l'abandon
- Clarté
- Plutôt claire
- Accessibilité débutants
- 35/100