ValueError：Tensor：（...）はこのグラフの要素ではありません

Question

私はkerasの事前訓練モデルを使用しており、予測を取得しようとするとエラーが発生しました。私は、フラスコサーバに次のコードを持っている：

from NeuralNetwork import * 

@app.route("/uploadMultipleImages", methods=["POST"]) 
def uploadMultipleImages(): 
    uploaded_files = request.files.getlist("file[]") 
    getPredictionfunction = preTrainedModel["VGG16"] 

    for file in uploaded_files: 
     path = os.path.join(STATIC_PATH, file.filename) 
     result = getPredictionfunction(path) 

これは私が私のNeuralNetwork.pyファイルにしたものである：

vgg16 = VGG16(weights='imagenet', include_top=True) 
def getVGG16Prediction(img_path): 

    model = vgg16 
    img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) 
    x = image.img_to_array(img) 
    x = np.expand_dims(x, axis=0) 
    x = preprocess_input(x) 

    pred = model.predict(x) #ERROR HERE 
    return sort(decode_predictions(pred, top=3)[0]) 

preTrainedModel["VGG16"] = getVGG16Prediction 

ただし、以下のコードを実行し、すべてのエラーを作成しません。

ここで

if __name__ == "__main__": 
    STATIC_PATH = os.getcwd()+"/static" 
    print(preTrainedModel["VGG16"](STATIC_PATH+"/18.jpg")) 

は完全なエラーです：

コメントやご提案は大変ありがとうございます。ありがとうございました。

Answer 1

編集：私は、アプリケーション（私は今まで、ローカルでテストしていた）を展開するときを動作していないよう下に書いたもの。 app.configのモデルがあまりにも多く読み込まれているようです。 （リクエストごとに？）

私は昨日同じ問題を抱えていました。 TensorFlowとFlaskの相互作用にはいくつか問題があるようです。残念ながら、どちらかの内部については、問題を本当に理解するのに十分なものではありませんが、動作させるのに役立つハックを提供できます。 （注：私はPython3を使用していましたが、ここで違いはないと思います）

フラスコアプリケーションのグローバル名前空間でモデルを初期化するときに問題が発生しているようです。したがって、私はApp.configファイルに直接モデルをロード：

app.config.update({"MODEL":VGG16(weights='imagenet', include_top=True)}) 
# ... 
app.config["MODEL"].predict(x) 

たぶん、あなたはあなたのserver.pyの代わりに、あなたのNeuralNetwork.pyでモデルをロードすることができますし、img_pathと一緒getVGG16Predictionにそれを渡しますか？