解決keras+flask模型的重復(fù)調(diào)用出錯(cuò)ValueError: Tensor is not an element of this graph
確認(rèn)基調(diào)：這個(gè)問題不是大問題，看完本篇文章就能解決
1. 錯(cuò)誤重現(xiàn)
ValueError: Tensor Tensor("dense_3/BiasAdd:0", shape=(?, 1), dtype=float32) is not an element of this graph.
2. 錯(cuò)誤含義
表面含義：傳入的張量[tensor]并不是這個(gè)圖[graph]的元素。具體意義：就是說，當(dāng)你進(jìn)行模型預(yù)測(cè)的時(shí)候，傳入的數(shù)據(jù)，和后臺(tái)的圖不匹配。
3. 解決方法
方法一
把keras的tensorflow的后端換成theano，具體操作不贅述
這個(gè)方法不推薦，因?yàn)椴]有實(shí)際解決問題，而是逃避問題，而且有可能會(huì)出現(xiàn)一些新的問題?！距?，我就出現(xiàn)了】
方法二
選擇每次調(diào)用模型的時(shí)候，重新加載一下模型，也就是說把加載模型寫在調(diào)用的函數(shù)里，這樣模型就是個(gè)局部變量，每次調(diào)用每次加載?！救绻€是報(bào)錯(cuò)】
那記得在模型預(yù)測(cè)結(jié)果后，在其代碼追加一句：
ret = model.predict(x_test) keras.backend.clear_session()
意思就是清理下session，這樣每次調(diào)用都會(huì)加載一下模型，并且清除session
這個(gè)方法也不推薦，加載模型耗時(shí)耗力，而且清除了其他的session，有可能造成其他程序的崩潰
方法三
創(chuàng)建全局的model，創(chuàng)建全局的graph，調(diào)用的時(shí)候直接引用過來
像這樣：
if __name__ == '__main__':
graph = tf.get_default_graph()
model = keras.models.load_model('./data/model/model.model')
app.run(host='0.0.0.0', port=9090, debug=True)
但是這不算結(jié)束，關(guān)鍵的地方來了，在調(diào)用模型的時(shí)候，要引用一下全局的圖才行
像這樣：
with graph.as_default(): prd = model.predict(x_test)
總結(jié)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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