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使用预先训练的重新发送模型在张量流中进行对象检测时出错

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我使用tensorflow服务模块从预先训练的resnet50模型创建了一个已保存的模型 . 但是当我尝试运行模型服务器时，我收到此错误：

2018-03-23 13：36：37.130839：E external / org_tensorflow / tensorflow / core / common_runtime / executor.cc：651] Executor无法创建内核 . 参数无效：NodeDef提到attr'dilations'不在Op输出中：T; attr = T：type，allowed = [DT_HALF，DT_FLOAT]; ATTR =步幅：列表（INT）; ATTR = use_cudnn_on_gpu：布尔，默认= TRUE; attr = padding：string，allowed = [“SAME”，“VALID”]; attr = data_format：string，default =“NHWC”，allowed = [“NHWC”，“NCHW”]>; NodeDef：FirstStageFeatureExtractor / resnet_v1_50 / resnet_v1_50 / conv1 / Conv2D = Conv2D [T = DT_FLOAT，data_format =“NHWC”，dilations = [1,1,1,1]，padding =“VALID”，strides = [1,2,2] ，1]，use_cudnn_on_gpu = true，_device =“/ job：localhost / replica：0 / task：0 / device：CPU：0”]（FirstStageFeatureExtractor / resnet_v1_50 / resnet_v1_50 / Pad，FirstStageFeatureExtractor / resnet_v1_50 / conv1 / weights / read） . （检查GraphDef解释二进制文件是否与生成GraphDef的二进制文件保持同步 . ） . [[Node：FirstStageFeatureExtractor / resnet_v1_50 / resnet_v1_50 / conv1 / Conv2D = Conv2D [T = DT_FLOAT，data_format =“NHWC”，dilations = [1,1,1,1]，padding =“VALID”，strides = [1,2] ，2，1]，use_cudnn_on_gpu = true，_device =“/ job：localhost / replica：0 / task：0 / device：CPU：0”]（FirstStageFeatureExtractor / resnet_v1_50 / resnet_v1_50 / Pad，FirstStageFeatureExtractor / resnet_v1_50 / conv1 / weights /读）]]

tensorflow tensorflow-serving

1 回答

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    好吧，它告诉你什么是错的，尽管在所有细节下可能很难看到：

    "Check whether your GraphDef-interpreting binary is up to date with your GraphDef-generating binary"

    您似乎使用了最新版本的TensorFlow，它为Conv2D添加了“dilations”参数 .

    tensorflow_model_server中的TensorFlow版本比这更老，因此不知道如何实例化该运算符 .

    尝试在较旧的TensorFlow版本上重建模型，或尝试使用较新的TensorFlow版本创建tensorflow_model_server .

    在当前的TensorFlow服务池中，可以轻松完成

    bazel build --action_env TF_REVISION="{git hash}" //tensorflow_serving/model_servers:tensorflow_model_server

    有关详细信息，请参阅https://github.com/tensorflow/serving/commit/f9e602c753ef82ff96b28429dd07e900f10eb007

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