技术标签: 算法 python tensorflow 随机森林 go
最近工作需要,使用tensorflow(r1.3)中contrib的某个库,根据tf官网的说法,go版本是只能调用py版本训练好的模型,而个人对go比较熟且线上环境用go作服务,所以想用go调python训练好的模型。
使用python import tf和tf.contrib相关库,使用tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder保存模型,但使用go使用LoadSavedModel的时候,会报形如Not found Op type not registered 'CountExtremelyRandomStats'
的错误,具体的话是说在libtensorflow里面找不到CountExtremelyRandomStats
这个op。
尝试了很多方案,略过。最终发现问题是TensorFlow在BUILD target:libtensorflow.so的时候,根本没有把contrib相关内容打进去。修改根BUILD文件的libtensorflow.so部分如下:
cc_binary(
name = "libtensorflow.so",
linkopts = select({
"//tensorflow:darwin": [
"-Wl,-exported_symbols_list", # This line must be directly followed by the exported_symbols.lds file
"//tensorflow/c:exported_symbols.lds",
],
"//tensorflow:windows": [],
"//tensorflow:windows_msvc": [],
"//conditions:default": [
"-z defs",
"-s",
"-Wl,--version-script", # This line must be directly followed by the version_script.lds file
"//tensorflow/c:version_script.lds",
],
}),
linkshared = 1,
deps = [
"//tensorflow/contrib:contrib_kernels",
"//tensorflow/contrib:contrib_ops_op_lib",
"//tensorflow/c:c_api",
"//tensorflow/c:exported_symbols.lds",
"//tensorflow/c:version_script.lds",
"//tensorflow/core:tensorflow",
],
)
contrib那两行依赖是新加进去的,然后重新用bazel编译一个libtensorflow就可以了。期间困惑的是为什么python用pip装的就可以用contrib呢,观察tools/pip_packages/BUILD文件发现pip的包,是包含了所有contrib的依赖的。感觉官方团队对非python语言的重视还不够,没有明显说明这个东西,有人提了issue也没有人回应(我最后回应了这个op相关的一个issue:https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/14358)。
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