Google Cloud ML Engine не удается создать версию модели типа "encoded_image_string_tensor"

Question

Я обучил модель обнаружения объектов на ML Engine и экспортировал ее, вызвав:

python object_detection/export_inference_graph.py \ --input_type encoded_image_string_tensor ....

Затем я успешно проверил предсказание локально, вызвав:

gcloud ml-engine local predict --model-dir ../saved_model --json-instances=inputs.json --runtime-version=1.2

где input.json содержит:

{"b64": "изображение в кодировке base64 png"}

Когда я пытаюсь создать версию модели на ML Engine, используя следующую команду:

gcloud ml-engine versions create ${YOUR_VERSION} --model ${YOUR_MODEL} --origin=${YOUR_GCS_BUCKET}/saved_model --runtime-version=1.2

это терпит неудачу со следующим сообщением:

ERROR: (gcloud.ml-engine.versions.create) Bad model detected with error: "Error loading the model: Could not load model. "

ML Engine НЕ поддерживает модельные версии input_type=encoded_image_string_tensor и как я могу получить более подробную информацию об ошибке?

Создание версии модели на ml-engine с использованием экспортированной модели с input_type=image_tensor работает отлично.

Answer 1

Можете ли вы проверить, что вы экспортируете модель с tenorflow 1.2?

Локальный прогноз gcloud ml-engine не имеет флага --runtime-version, поэтому, если у вас установлена ​​и экспортирована модель TF 1.3, локальный прогноз будет работать с использованием TF 1.3, но в модели могут быть несовместимости, если пытаясь использовать TF 1.2 на сервисе.