Вопрос или проблема
Рассмотрим следующий минимальный VAE:
import tensorflow as tf
import tensorflow_probability as tfp
tfk = tf.keras
tfkl = tf.keras.layers
tfpl = tfp.layers
tfd = tfp.distributions
#Поддельный набор данных
cim = np.random.randint(2, size=(10,10))
#Параметры
vector_size = 10
input_shape = (vector_size,)
encoded_size = 3
latent_dim = 5
#Модель
prior = tfd.Independent(tfd.Normal(loc=tf.zeros(encoded_size), scale=1), reinterpreted_batch_ndims=1)
vae = tfk.Sequential([
#Энкодер
tfkl.InputLayer(input_shape=input_shape),
tfkl.Dense(
tfpl.MultivariateNormalTriL.params_size(encoded_size),
activation=None,
use_bias = False
),
tfpl.MultivariateNormalTriL(
encoded_size,
activity_regularizer=tfpl.KLDivergenceRegularizer(prior)
),
#Декодер
tfkl.Dense(
units = vector_size,
activation = tf.nn.leaky_relu,
use_bias = False
)
])
vae.compile(optimizer=tf.optimizers.Adam(learning_rate=1e-3), loss="mse")
history = vae.fit(cim, cim, epochs = 1)
tf.saved_model.save(vae, './VAE')
Последняя строка вызывает ошибку: AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'log_prob'
При изучении проблемы выяснилось, что регуляризатор tfpl.KLDivergenceRegularizer(prior) не сериализуется корректно. Есть идеи, как сохранить эту модель с регуляризатором?
Одно из решений, которое я нашел, заключалось в сохранении модели в формате HD5. Это, похоже, обходит сериализацию регуляризатора: vae.save("./VAE.h5")
Вы также можете попробовать сохранить только веса: vae.save_weights("./VAE-weights")
.
Ответ или решение
Сохранение модели, которая использует регуляризатор из TensorFlow Probability, может представлять определенные сложности из-за особенностей сериализации. В частности, проблема в том, что использование tfpl.KLDivergenceRegularizer(prior) может вызывать ошибки сериализации. Если вы сталкиваетесь с ошибкой AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'log_prob', это связано с тем, что регуляризатор, основанный на вычислении вероятностных функций, не сериализуется корректно в формате SavedModel. Рассмотрим несколько решений для этой задачи.
Решения для сохранения модели:
-
Сохранение в формате HDF5:
Сохранение модели в формате HDF5 позволяет обойти проблему, поскольку HDF5 использует другую стратегию сериализации, в которой регуляризаторы обрабатываются иначе:
vae.save("./VAE.h5")Этот подход сохраняет всю структуру модели, включая архитектуру, веса и конфигурацию обучения, без необходимости непосредственного сохранения регуляризатора.
-
Сохранение только весов модели:
Другим подходом является сохранение только весов модели. Это может быть полезно в случае, если вы хотите сохранить и затем загрузить только параметры модели, минуя сложности с регуляризаторами:
vae.save_weights("./VAE-weights")Впоследствии вы сможете повторно создать архитектуру модели и загрузить в нее сохраненные веса.
Контекст и советы по оптимизации:
Для SEO-оптимизации и удобства использования важно структурировать контент с ясными заголовками и списками, что упрощает навигацию и чтение. Используйте ключевые слова и фразы, такие как "TensorFlow Probability", "регуляризатор", "сохранение модели" для улучшения видимости.
Важно учесть:
При использовании данных подходов для сохранения модели с регуляризаторами из TensorFlow Probability, может потребоваться повторное воссоздание элементов модели (например, регуляризаторов) перед загрузкой сохраненных файлов. Обратите внимание на тщательное документирование всех изменений в архитектуре и сохранении модели для облегчения последующей работы.
Заключение: для сохранения моделей с TensorFlow Probability регуляризаторами наиболее простым методом является использование HDF5 формата, однако, вы также можете экспериментировать с другими методами сохранения, учитывая специфичные требования вашего проекта.