我按照 https://blog.keras.io/building-powerful-image-classification-models-using-very-little-data.html 的示例在一些图像上训练了 CNN 模型.我的模型代码是相同的，我只是在另一个图像数据集上训练它:也用于两个类之间的分类。
结果是您对训练集的预期:图像被正确分类为 0 或 1。
我按照 https://js.tensorflow.org/tutorials/import-keras.html 的“备选方案:使用 Python API 直接导出为 TF.js 层格式”部分以 tensorflowjs 友好的格式保存了模型。
但是，当我尝试使用 javascript 访问 html 页面中的结果时，几乎每张图像(或接近它的图像)都得到 1:即使图像在 Keras 中给出 0。
我什至将图像保存为 JSON 中的张量，我在 Keras 中得到 0，在 TensorflowJS 中得到 1。这是错误还是我在某处犯了错误？
这是我在 TensorflowJS 中访问 json 的代码:
<html>
<head>
<!-- Load TensorFlow.js -->
<meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8" />
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@0.13.0"></script>
<script>
// https://stackoverflow.com/a/18324384/2730032
function callAjax(url, callback){
var xmlhttp;
// compatible with IE7+, Firefox, Chrome, Opera, Safari
xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange = function(){
if (xmlhttp.readyState == 4 && xmlhttp.status == 200){
callback(xmlhttp.responseText);
}
}
xmlhttp.open("GET", url, true);
xmlhttp.send();
}
tf.loadModel('/model.json').then(model => {
callAjax('/tensor.json', res => {
arr = JSON.parse(res);
const example = tf.tensor(arr).reshape([1, 150, 150, 3]);
const prediction = model.predict(example);
prediction.data().then(res => {
console.log('PREDICTION JS', res[0]);
})
});
})
</script>
</head>
<body>
</body>
</html>
这是我的 python 代码:
import json
import numpy as np
import tensorflowjs as tfjs
model = tfjs.converters.load_keras_model('model.json')
with open('tensor.json', 'r') as f:
r = json.load(f)
arr = np.array([np.array([np.array(v) for v in l]) for l in r])
print('PREDICTION PYTHON', model.predict(arr[np.newaxis,...])[0][0])
对于完全相同的数据和相同的模型，我得到了 PREDICTION JS 1 和 PREDICTION PYTHON 0.0:有人在我的代码中看到任何问题吗？
EDIT1:我在 Xubuntu 18.04.1 LTS 上并使用以下软件版本:
Python 3.6.6
Keras 2.2.4
tensorflow 1.11.0
tensorflowjs 0.6.2
numpy 1.15.2
EDIT2: 我打开了以下问题 https://github.com/tensorflow/tfjs/issues/776并且此问题已得到修复。
最佳答案
升级到最新版本的 tfjs(目前是 0.13.3)解决了这个问题。 可以查看问题的更多上下文 here和 there
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@0.13.3"></script>
关于javascript - tensorflow 和 keras 在同一模型和张量上的不同结果，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/52683723/