2016-11-14 4 views
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현재 응용 프로그램에서 숙련 된 모델을 사용하려고합니다.응용 프로그램에서 tflearn 훈련 모델을 사용하는 방법은 무엇입니까?

나는 우리에게 LSTM 모델 도시 이름을 생성하는 this code을 사용하고있다. 코드가 잘 작동하고 도시 이름을 얻을 수 있습니다.

지금 모델을 다시 저장하지 않고 다른 응용 프로그램에서로드 할 수 있도록 모델을 저장하려고합니다. 여기

내 기본 응용 프로그램의 코드입니다 : 모양이 때 변경 이유, 내가 볼 수없는 불행하게도

Do you want to generate a U.S. city names ? [y/n]y 
-- Test with temperature of 1.5 -- 
rk 
Orange Park AcresTraceback (most recent call last): 
    File "App.py", line 46, in <module> 
    model.generate(20, temperature=1.5, seq_seed=seed, display=True) 
    File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tflearn/models/generator.py", line 216, in generate 
    preds = self._predict(x)[0] 
    File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tflearn/models/generator.py", line 180, in _predict 
    return self.predictor.predict(feed_dict) 
    File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tflearn/helpers/evaluator.py", line 69, in predict 
    o_pred = self.session.run(output, feed_dict=feed_dict).tolist() 
    File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 717, in run 
    run_metadata_ptr) 
    File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 894, in _run 
    % (np_val.shape, subfeed_t.name, str(subfeed_t.get_shape()))) 
ValueError: Cannot feed value of shape (1, 25, 61) for Tensor 'InputData/X:0', which has shape '(?, 20, 61)' 

: 여기

from __future__ import absolute_import, division, print_function 

import os 
from six import moves 
import ssl 
import tflearn 
from tflearn.data_utils import * 


path = "US_cities.txt" 
maxlen = 20 
X, Y, char_idx = textfile_to_semi_redundant_sequences(
    path, seq_maxlen=maxlen, redun_step=3) 


# --- Create LSTM model 
g = tflearn.input_data(shape=[None, maxlen, len(char_idx)]) 
g = tflearn.lstm(g, 512, return_seq=True, name="lstm1") 
g = tflearn.dropout(g, 0.5, name='dropout1') 
g = tflearn.lstm(g, 512, name='lstm2') 
g = tflearn.dropout(g, 0.5, name='dropout') 
g = tflearn.fully_connected(g, len(char_idx), activation='softmax', name='fc') 
g = tflearn.regression(g, optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', 
          learning_rate=0.001) 


# --- Initializing model and loading 
model = tflearn.models.generator.SequenceGenerator(g, char_idx) 
model.load('myModel.tfl') 
print("Model is now loaded !") 


# 
# Main Application 
# 

while(True): 
    user_choice = input("Do you want to generate a U.S. city names ? [y/n]") 
    if user_choice == 'y': 
     seed = random_sequence_from_textfile(path, 20) 
     print("-- Test with temperature of 1.5 --") 
     model.generate(20, temperature=1.5, seq_seed=seed, display=True) 
    else: 
     exit() 

그리고 것은 내가 출력으로 무엇을 얻을 내 응용 프로그램에서 generate() 사용. 아무도 내가이 문제를 해결할 수 있도록 도와 줄 수 있습니까?

윌리엄

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이 질문에 완전히 답할 수는 없지만'sef_maxlen = 20'을'tflearn.models.generator.SequenceGenerator'에 추가하려고 할 수 있습니까? 나는이 생성자 매개 변수에서 '25 '가 나온 것 같아요. – sygi

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안녕하세요. sygi, 답장을 보내 주셔서 감사 드리며 늦어서 반갑습니다. 나는 seq_maxlen을 바꾸었고 모양 문제가 수정되었습니다! 하지만 말했듯이 완전하게 작동하지 않는다고 ... 생성 된 이름은 전혀 새로운 것이 아닙니다. checkpoint_path를 생성자에 추가하려고 시도했지만 여전히 아무것도 변경하지 않았습니다. –

답변

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해결 사전에 감사합니다? 이 작품 왜

import argparse 
parser = argparse.ArgumentParser() 
parser.add_argument("mode", help="Train or/and test", nargs='+', choices=["train","test"]) 
args = parser.parse_args() 

그리고

if args.mode == "train": 
    # define your model 
    # train the model 
    model.save('my_model.tflearn') 

if args.mode == "test": 
    model.load('my_model.tflearn') 
    # do whatever you want with your model 

난 정말 이해 해달라고 이유 :

하나의 해결책은 단순히 인수 파서에 파이썬 스크립트 덕분에 "모드"를 추가하는 것입니다 그렇지 않은 다른 스크립트에서 모델을로드하려고합니다. 하지만이 순간에 괜찮을 것 같아요 ...