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我正在尝试保存使用 TensorFlow 和 Tensorflow 概率构建的变分自动编码器。
我的目标是使用 TensorFlow 服务为模型提供服务。我愿意以其他方式为模特服务。
这是我的模型:
def dense_layers(sizes):
return tfk.Sequential([tfkl.Dense(size, activation=tf.nn.leaky_relu) for size in sizes])
original_dim = 30
input_shape = (30,)
intermediary_dims = [20, 10, 8]
latent_dim = 2
prior = tfd.MultivariateNormalDiag(
loc=tf.zeros([latent_dim]),
scale_identity_multiplier=1.0)
encoder = tfk.Sequential([
tfkl.InputLayer(input_shape=input_shape, name='encoder_input'),
dense_layers(intermediary_dims),
tfkl.Dense(tfpl.MultivariateNormalTriL.params_size(latent_dim), activation=None),
tfpl.MultivariateNormalTriL(latent_dim,
activity_regularizer=tfpl.KLDivergenceRegularizer(prior)),
], name='encoder')
encoder.summary()
decoder = tfk.Sequential([
tfkl.InputLayer(input_shape=[latent_dim]),
dense_layers(reversed(intermediary_dims)),
tfkl.Dense(tfpl.IndependentNormal.params_size(original_dim), activation=None),
tfpl.IndependentNormal(original_dim),
], name='decoder')
decoder.summary()
vae = tfk.Model(inputs=encoder.inputs,
outputs=decoder(encoder.outputs[0]),
name='vae_mlp')
negloglik = lambda x, rv_x: -rv_x.log_prob(x)
vae.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.RMSprop(),
loss=negloglik)
vae.summary()
tf.keras.models.save_model(
vae,
"/opt/notebooks/saved/vae/1",
overwrite=True,
include_optimizer=True,
save_format=None,
signatures=None,
options=None
)
最佳答案
长期解决方案包括插入 tensorflow bug #742等待修复。同时,你可以做我所做的,修改文件 tensorflow_probability/python/layers/distribution_layer.py
中的 tensorflow 代码。 .我所做的是:
_make_kl_divergence_fn
函数,以避免在输入为 Tensor
时计算散度对象,像这样: with tf.name_scope('kldivergence_loss'):
if isinstance(distribution_a, tf.Tensor):
return 0.0
...
KLDivergenceRegularizer
对于 KLDivergenceAddLoss
图层,或添加 get_config
方法到 KLDivergenceRegularizer
对象: def get_config(self):
config = {'use_exact_kl': self._use_exact_kl,
'test_points_reduce_axis': self._test_points_reduce_axis,
'weight': self._weight}
return dict(list(config.items()))
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!