Как делать предсказания для нескольких входных образцов одновременно в tf 2 с keras

Вопрос или проблема

model.fit(...)
predictions = model.predict(val_set)
len(predictions) # == len(val_set)

model = tf.keras.models.load_model('number_ocr_v2')
def predict(list_images):
    global model
    print("длина:")
    print(len(list_images))
    #predictions = model.predict(list_images) # <- тот же результат
    predictions = model.predict_on_batch(list_images)
    print(len(predictions))
    print(predictions)

Ответ или решение

Как делать предсказания для нескольких входных образцов сразу в tf 2 с Keras

Предсказания на основе модели машинного обучения в TensorFlow 2 и Keras могут вызвать некоторые вопросы, особенно когда вы работаете с несколькими входными образцами и ожидаете получить предсказания для каждого из них. В данном ответе мы проанализируем вашу ситуацию и объясним, как корректно использовать model.predict и model.predict_on_batch для обработки множества входных образцов, а также обсудим возможные проблемы, которые могут возникнуть.

Ситуация

Вы обучили свою модель и использовали метод model.predict(val_set) для получения предсказаний, что возвращает тензор с формой (len(tensor_array), 14) — это означает, что для каждого образца (в данном случае 6000) модель генерирует предсказания. Однако, когда вы применяете аналогичный подход в продакшене, используя метод model.predict_on_batch(list_images), вы получаете только предсказание для первого образца.

Причины проблемы

1. Формат входных данных: Ваша проблема может быть связана с тем, как вы формируете массив входных данных. Если ваши входные данные не имеют правильной формы (например, требуется дополнительная размерность или неправильные размерности тензора), то модель, возможно, будет возвращать предсказания только для первого образца.

2. Использование predict_on_batch: Этот метод предназначен для того, чтобы делать предсказания на пакетах входных образцов. Если входной массив имеет неправильную форму, вы получите вывод только для первого образца, и это может быть причиной аномалии, наблюдаемой в ваших результатах.

Рекомендации по исправлению ошибки

1. Проверьте форму входов: Убедитесь, что каждый образец в list_images имеет правильную форму, соответствующую ожидаемым входным требованиям вашей модели. Например, если вы ожидаете вход с формой (batch_size, height, width, channels), проверьте, чтобы все ваши изображения соответствовали этому формату.

   Пример корректной подготовки:

   import numpy as np
   
   # Пример правильной формы входных данных
   list_images = np.array(list_images)  # Убедитесь, что это numpy array
   list_images = np.reshape(list_images, (-1, height, width, channels))  # Приведите к нужной форме

2. Сравните методы: Для диагностики проблемы вы можете сравнить выводы model.predict и model.predict_on_batch для одинакового входа. Если они не совпадают, существует вероятность проблемы с исходными данными или предобработкой.

3. Проверка на наличие ошибок: Убедитесь, что в процессе перед загрузкой и отладкой модели не возникли другие ошибки, такие как ошибки в предварительной обработке данных. При наличии неверных входных форматов ваша модель не сможет корректно выполнить предсказания.

Заключение

Обработка предсказаний для нескольких образцов в TensorFlow и Keras должна быть достаточно простой, если входные данные правильны. Путем проверки формата ваших входных тензоров и уверенности в том, что ваши данные соответствуют требованиям модели, вы сможете избежать неожиданных результатов и получить предсказания для всех образцов в вашем пакете. Используйте предложенные рекомендации, чтобы решить возникшие проблемы и оптимизировать процесс вызовов предсказаний в вашей системе.