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SavedModelBundle Unable to Load Models with coo_sparse Encoded Input

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Lingua principale
Java
Stelle
928
Fork
227
Metriche di merge delle PR
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Descrizione

Was trying to load a model using SavedModelBundle.load(savedModelPath, "serve") but ran into the operand "" does not exist on the graph issue. Error log:
empty_operand_error_log_censored

Looking into Tensorflow Java source code this error is raised here.

And by inspecting the model being loaded the corresponding input tensor is coo_sparse encoded:
coo_sparse_encoded_censored

It appears to me that when building TensorDescription the library doesn't take coo_sparse encoded format into account: code link: it's trying to fetch the name field which is always empty for coo_sparse encoded format, because together with the name field it's oneof in TensorInfo proto: code link.

Is this a known unsupported feature or would the model loading just work if the validation is bypassed?

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Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

Direzione di ricerca

Inizia da TensorFunction.java e Signature.java di TensorFlow Java, quindi confronta la loro gestione di TensorInfo con coo_sparse oneof in meta_graph.proto. Riproduci il caricamento del SavedModelBundle descritto e determina se è necessario modificare la validazione o il caricamento del modello; il lavoro è considerato completato quando il comportamento supportato è stato stabilito e coperto da un controllo di regressione appropriato oppure documentato come non supportato.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Valutazione

Stack tecnologico
java
Ambito
machine-learning
Tipo di issue
Bug
Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Stato di attività
Ferma
Chiarezza
Abbastanza chiara
Idoneità per principianti
35/100

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