如何从 Java 中的示例对象创建张量？

Question

我的用例： 我正在尝试使用 libtensorflow_jni 在我们现有的 JVM 服务中提供由 python 训练的模型。

现在我可以使用SavedModelBundle.load() 加载模型。但我发现很难将请求输入模型。因为我的用户请求不仅仅是一个标量矩阵，而是一个特征图，比如：

{'gender':1, 'age': 20, 'country': 100, other features ...}

通过搜索张量流教程，我发现Example 协议缓冲区可能适合这里，因为它基本上包含功能列表。但我不确定如何将其转换为 Java Tensor 对象。

如果我直接使用序列化的示例对象创建张量，TensorFlow 运行时似乎对数据类型不满意。例如，我做以下，

Tensor inputTensor = Tensor.create(example.toByteArray());
s.runner().feed(inputTensorName, inputTensor).fetch(outputTensorName).run().get(0);

我会得到一个 IllegalArgumentException：

java.lang.IllegalArgumentException: Expected serialized to be a vector, got shape: []

如果你碰巧知道或有相同的用例，你们能否阐明我如何从这里继续前进？

谢谢！

Answer 1

查看您的错误消息，问题似乎在于您的模型需要一个字符串张量向量（很可能对应于一批序列化的Example 协议缓冲区消息，可能来自tf.parse_example）但是你'重新给它一个标量弦张量。

不幸的是，在解析issue #8531 之前，Java API 无法创建除标量之外的字符串Tensor。一旦解决了这个问题，事情就会变得更容易。

与此同时，您可以通过构建 TensorFlow“模型”将标量字符串转换为大小为 1 的向量来解决此问题 :)。这可以通过以下方式完成：

// A TensorFlow "model" that reshapes a string scalar into a vector.
// Should be much prettier once https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/7149
// is resolved.
private static class Reshaper implements AutoCloseable {
  Reshaper() {
    this.graph = new Graph();
    this.session = new Session(graph);
    this.in =
        this.graph.opBuilder("Placeholder", "in")
            .setAttr("dtype", DataType.STRING)
            .build()
            .output(0);
    try (Tensor shape = Tensor.create(new int[] {1})) {
      Output vectorShape =
          this.graph.opBuilder("Const", "vector_shape")
              .setAttr("dtype", shape.dataType())
              .setAttr("value", shape)
              .build()
              .output(0);
      this.out =
          this.graph.opBuilder("Reshape", "out").addInput(in).addInput(vectorShape).build().output(0);
    }
  }

  @Override
  public void close() {
    this.session.close();
    this.graph.close();
  }

  public Tensor vector(Tensor input) {
    return this.session.runner().feed(this.in, input).fetch(this.out).run().get(0);
  }

  private final Graph graph;
  private final Session session;
  private final Output in;
  private final Output out;
}

通过上述方法，您可以将示例原型张量转换为向量，并将其输入到您感兴趣的模型中，如下所示：

Tensor inputTensor = null;
try (Tensor scalar = Tensor.create(example.toByteArray())) {
  inputTensor = reshaper.vector(scalar);
}
s.runner().feed(inputTensorName, inputTensor).fetch(outputTensorName).run().get(0);

欲知详情，see this example on github

希望有帮助！