Tensorflow: 런타임 시: "컨테이너에서 리소스 변수 softmax/kernel을 읽는 동안 오류 발생: localhost"

에 만든 2019년 04월 30일 · 26코멘트 · 출처: tensorflow/tensorflow

시스템 정보

사용자 지정 코드를 작성했습니까(TensorFlow에서 제공되는 기본 예제 스크립트 사용과 반대): 예, 여기에서 찾을 수 있습니다(https://github.com/viaboxxsystems/deeplearning-showcase/blob/tensorflow_2.0/flaskApp.py).
OS 플랫폼 및 배포(예: Linux Ubuntu 16.04): MAC OSX 10.14.4
TensorFlow 버전(아래 명령 사용): 2.0.0-alpha0
Python 버전: Python 3.6.5

환경 캡처를 사용하여 이 정보 중 일부를 수집할 수 있습니다.
python -c "텐서플로를 tf로 가져오기; print(tf.version.GIT_VERSION, tf.version.VERSION)"
v1.12.0-9492-g2c319fb415 2.0.0-alpha0

현재 행동 설명
"flaskApp.py"를 실행할 때 모델을 로드하고 "예측"을 사용하여 이미지를 분류하려고 하면 오류와 함께 실패합니다.

예상되는 동작 설명
이미지 분류 결과를 반환해야 합니다.

문제를 재현하는 코드
재현 단계:

git clone https://github.com/viaboxxsystems/deeplearning-showcase.git
git checkout tensorflow_2.0
(필요한 경우) pip3 install -r requirements.txt
export FLASK_APP=flaskApp.py
flask run 앱 시작
Postman 또는 curl을 사용하여 개 또는 고양이의 이미지를 앱으로 보냅니다.

또는

curl -X POST \
  http://localhost:5000/net/MobileNet \
  -H 'Postman-Token: ea35b79b-b34d-4be1-a80c-505c104050ec' \
  -H 'cache-control: no-cache' \
  -H 'content-type: multipart/form-data; boundary=----WebKitFormBoundary7MA4YWxkTrZu0gW' \
  -F image=@/Users/haitham.b/Projects/ResearchProjects/CNNs/deeplearning-showcase/data/sample/valid/dogs/dog.1008.jpg

기타 정보/로그

E0430 13:36:10.374372 123145501933568 app.py:1761] Exception on /net/MobileNet [POST]
Traceback (most recent call last):
  File "/Users/haitham.b/venv/tensorflow2.0alpha/lib/python3.6/site-packages/flask/app.py", line 2292, in wsgi_app
    response = self.full_dispatch_request()
  File "/Users/haitham.b/venv/tensorflow2.0alpha/lib/python3.6/site-packages/flask/app.py", line 1815, in full_dispatch_request
    rv = self.handle_user_exception(e)
  File "/Users/haitham.b/venv/tensorflow2.0alpha/lib/python3.6/site-packages/flask/app.py", line 1718, in handle_user_exception
    reraise(exc_type, exc_value, tb)
  File "/Users/haitham.b/venv/tensorflow2.0alpha/lib/python3.6/site-packages/flask/_compat.py", line 35, in reraise
    raise value
  File "/Users/haitham.b/venv/tensorflow2.0alpha/lib/python3.6/site-packages/flask/app.py", line 1813, in full_dispatch_request
    rv = self.dispatch_request()
  File "/Users/haitham.b/venv/tensorflow2.0alpha/lib/python3.6/site-packages/flask/app.py", line 1799, in dispatch_request
    return self.view_functions[rule.endpoint](**req.view_args)
  File "/Users/haitham.b/Projects/Virtualenvs/deeplearning-showcase/flaskApp.py", line 97, in use_net_to_classify_image
    prediction, prob = predict(net_name, image)
  File "/Users/haitham.b/Projects/Virtualenvs/deeplearning-showcase/flaskApp.py", line 59, in predict
    output_probability = net_models[cnn_name].predict(post_processed_input_images)
  File "/Users/haitham.b/venv/tensorflow2.0alpha/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/keras/engine/training.py", line 1167, in predict
    callbacks=callbacks)
  File "/Users/haitham.b/venv/tensorflow2.0alpha/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/keras/engine/training_arrays.py", line 352, in model_iteration
    batch_outs = f(ins_batch)
  File "/Users/haitham.b/venv/tensorflow2.0alpha/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/keras/backend.py", line 3096, in __call__
    run_metadata=self.run_metadata)
  File "/Users/haitham.b/venv/tensorflow2.0alpha/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 1440, in __call__
    run_metadata_ptr)
  File "/Users/haitham.b/venv/tensorflow2.0alpha/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/errors_impl.py", line 548, in __exit__
    c_api.TF_GetCode(self.status.status))
tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError: Error while reading resource variable softmax/kernel from Container: localhost. This could mean that the variable was uninitialized. Not found: Resource localhost/softmax/kernel/N10tensorflow3VarE does not exist.
     [[{{node softmax/MatMul/ReadVariableOp}}]]

TF 2.0 ops awaiting response support

출처

haitham-b

👍15

가장 유용한 댓글

모델을 로드하는 데 사용되는 세션에 대한 참조를 만든 다음 각 요청에서 keras가 사용하도록 설정하여 해결한 tensorflow 1.13.1에서 동일한 문제가 있었습니다. 즉, 나는 다음을 수행했습니다.

from tensorflow.python.keras.backend import set_session
from tensorflow.python.keras.models import load_model

tf_config = some_custom_config
sess = tf.Session(config=tf_config)
graph = tf.get_default_graph()

# IMPORTANT: models have to be loaded AFTER SETTING THE SESSION for keras! 
# Otherwise, their weights will be unavailable in the threads after the session there has been set
set_session(sess)
model = load_model(...)

그런 다음 각 요청에서(즉, 각 스레드에서):

global sess
global graph
with graph.as_default():
    set_session(sess)
    model.predict(...)

MischaPanch 에 2019년 05월 23일

👍145 ❤59 🎉41 🚀39 😄16 😕11 👀2

모든 26 댓글

이에 대한 업데이트가 있습니까?

haitham-b 에 2019년 05월 15일

이것은 빌드/설치 또는 버그/성능 문제가 아닙니다. 이러한 종류의 지원 질문을 Stackoverflow에 게시하십시오. 귀하의 질문을 지원하고 배울 수 있는 큰 커뮤니티가 있습니다. GitHub는 주로 설치 및 성능 버그를 해결하기 위한 것입니다. 감사 해요!

jvishnuvardhan 에 2019년 05월 22일

👎180 👍3

from tensorflow.python.keras.backend import set_session
from tensorflow.python.keras.models import load_model

tf_config = some_custom_config
sess = tf.Session(config=tf_config)
graph = tf.get_default_graph()

# IMPORTANT: models have to be loaded AFTER SETTING THE SESSION for keras! 
# Otherwise, their weights will be unavailable in the threads after the session there has been set
set_session(sess)
model = load_model(...)

그런 다음 각 요청에서(즉, 각 스레드에서):

global sess
global graph
with graph.as_default():
    set_session(sess)
    model.predict(...)

MischaPanch 에 2019년 05월 23일

👍145 ❤59 🎉41 🚀39 😄16 😕11 👀2

진짜 대단한데!!!!! 이것이 최고의 솔루션입니다. 세션을 추가한 직후에 작동한 이유를 말씀해 주시겠습니까?

dsaichand3 에 2019년 05월 23일

감사하고 환영합니다 :).

내가 이해하는 한 문제는 tensorflow 그래프와 세션이 스레드로부터 안전하지 않다는 것입니다. 따라서 기본적으로 새 세션(이전에 로드된 가중치, 모델도 포함하지 않음)은 각 스레드, 즉 각 요청에 대해 생성됩니다. 모든 모델을 포함하는 전역 세션을 저장하고 각 스레드의 keras에서 사용하도록 설정하면 문제가 해결됩니다.

MischaPanch 에 2019년 05월 23일

👍25 🚀8 🎉8

해결되는 것으로 이해하므로 닫습니다만, 제가 잘못 알고 있는 경우 알려주시기 바랍니다. 감사 해요!

jvishnuvardhan 에 2019년 05월 24일

텐서 흐름 버전 1.13.1과 동일한 문제가 있습니다. 위의 솔루션이 저에게 효과적입니다.

wangcj05 에 2019년 07월 12일

나는 같은 문제를 겪고 있으며 some_custom_config의 값이 무엇인지 궁금합니다.

alicehaejungcho 에 2019년 07월 19일

세션을 구성하려는 경우(내가 수행해야 함) 이 매개변수에 구성을 전달할 수 있습니다. 그렇지 않으면 그냥 둡니다.

MischaPanch 에 2019년 07월 19일

👍1

정말 고맙습니다! 모든 것이 지금 완벽하게 실행되고 있습니다.

alicehaejungcho 에 2019년 07월 19일

코드를 제공해 주셔서 감사합니다. Kera에서 BERT를 실행하는 동안 비슷한 오류 메시지가 나타났습니다. 귀하의 솔루션을 시도했지만 작동하지 않는 것 같습니다. 모든 지침을 주시면 감사하겠습니다!

```FailedPreconditionError Traceback(가장 최근 호출 마지막)
~에()
11 validation_data=([test_input_ids, test_input_masks, test_segment_ids], test_labels),
12 에포크=1,
---> 13 배치_크기=32
14)

3프레임
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py __call__(self, args, * kwargs)
1456 ret = tf_session.TF_SessionRunCallable(self._session._session,
1457 self._handle, 인수,
-> 1458 run_metadata_ptr)
1459 if run_metadata:
1460 (주)대성

FailedPreconditionError: 컨테이너: localhost에서 리소스 변수 bert_layer_9_module/bert/encoder/layer_3/output/LayerNorm/gamma를 읽는 동안 오류가 발생했습니다. 이는 변수가 초기화되지 않았음을 의미할 수 있습니다. 찾을 수 없음: localhost/bert_layer_9_module/bert/encoder/layer_3/output/LayerNorm/gamma/N10tensorflow3VarE 리소스가 존재하지 않습니다.
[[{{노드 bert_layer_9/bert_layer_9_module_apply_tokens/bert/encoder/layer_3/output/LayerNorm/batchnorm/mul/ReadVariableOp}}]]```

sangurocactus 에 2019년 07월 29일

사용자 지정 keras 레이어 내부의 tf-hub에서 Elmo 임베딩을 사용할 때 비슷한 오류가 있습니다.

georgealexandruvlad 에 2019년 07월 29일

감사합니다.

제 경우에는 누군가에게 도움이 될 수 있도록 조금 다르게 했습니다.

# on thread 1
session = tf.Session(graph=tf.Graph())
with session.graph.as_default():
    k.backend.set_session(session)
    model = k.models.load_model(filepath)

# on thread 2
with session.graph.as_default():
    k.backend.set_session(session)
    model.predict(x, **kwargs)

여기서 참신함은 여러 모델을 로드(한 번)하고 여러 스레드에서 사용할 수 있다는 것입니다.
기본적으로 "default" Session 및 "default" Graph 는 모델을 로드하는 동안 사용됩니다.
그러나 여기에서 새로운 것을 만듭니다.
또한 Graph 는 Session 객체에 저장되어 좀 더 편리합니다.

eliadl 에 2019년 08월 07일

👍15 ❤7 🎉6 🚀3

이 답변을 주셔서 감사합니다
플라스크와 멀티 스레딩을 사용할 때도이 문제에 직면하고 있습니다. 효과적 이었습니다.

감사합니다:스마일리:

krunal704 에 2019년 11월 14일

👍1

나는 또한이 문제에 직면 해있다.
tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError: 컨테이너에서 Dense_6/kernel 리소스 변수를 읽는 동안 오류가 발생했습니다: localhost. 이는 변수가 초기화되지 않았음을 의미할 수 있습니다. 찾을 수 없음: localhost/dense_6/kernel/class tensorflow::Var 리소스가 없습니다.
[[{{노드 밀도_6/MatMul/ReadVariableOp}}]]

krisch12 에 2020년 01월 08일

죄송합니다. 저도 이 문제에 직면해 있습니다. 그러나 귀하의 답변으로 내 문제가 해결되지 않을 수 있습니다. 아마도 다른 조건일 수 있습니다. 내 문제는 keras에서 VGG16을 사용하고 iterate 기능을 사용하고 싶을 때입니다.
loss_value, grads_value = iterate([np.zeros((1, 150, 150, 3))])
그러나 이와 유사한 질문이 발생했습니다.
FailedPreconditionError: 컨테이너: localhost에서 자원 변수 block1_conv1_12/bias를 읽는 동안 오류가 발생했습니다. 찾을 수 없음: localhost/block1_conv1_12/bias/N10tensorflow3VarE 리소스가 존재하지 않습니다.[[{{노드 블록1_conv1_12/BiasAdd/ReadVariableOp}}]]
https://github.com/JarvisUSTC/deep-learning-with-python-notebooks/blob/master/5.4-visualizing-what-convnets-learn.ipynb 에서 문제가 발생하지 않았습니다.

from tensorflow.python.keras.backend import set_session
from tensorflow.python.keras.models import load_model
from tensorflow.python.keras.applications import VGG16

sess = tf.Session()
graph = tf.get_default_graph()

set_session(sess)

#model = load_model('vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5')
model = VGG16(weights='imagenet',include_top=False)

layer_name = 'block3_conv1'
filter_index = 0

layer_output = model.get_layer(layer_name).output
loss = K.mean(layer_output[:, :, :, filter_index])
grads = K.gradients(loss, model.input)[0]
grads /= (K.sqrt(K.mean(K.square(grads))) + 1e-5)

import numpy as np
global sess
global graph
with graph.as_default():
    set_session(sess)
    iterate = K.function([model.input], [loss, grads])
    loss_value, grads_value = iterate([np.zeros((1, 150, 150, 3))])

JarvisUSTC 에 2020년 02월 07일

이 솔루션은 저에게도 효과적이었습니다. 감사합니다 @eliadl

DataActivator 에 2020년 02월 11일

👍1

TF 2.x에는 session()이 없습니다. 어떻게 수정합니까? 내 TF 2.x 코드에서 동일한 문제가 발생합니다.

SungmanHong 에 2020년 04월 17일

대신 @SungmanHong tf.Session 사용하려고 tf.compat.v1.Session .

eliadl 에 2020년 04월 17일

❤1 👍1

TF 2.X에서 세션 가져오기
tf.compat.v1.Session()
TF 2.X에서 keras.backend.get_session 가져오기
tf.compat.v1.keras.backend.get_session()

AkashDharani 에 2020년 05월 05일

이것은 나를 위해 일했습니다. 감사합니다.

AllanNyasha 에 2020년 05월 10일

당신은 천재적이고 멋진 사람입니다. 당신은 방금 내 프로젝트를 저장했습니다. 정말 감사합니다.

vamsikri1234 에 2020년 05월 13일

주어진 솔루션을 사용했지만 여전히 작동하지 않습니다. 오류가 발생합니다.

`` The graph tensor has name: anchors/Variable:0 /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/engine/training_generator.py:49: UserWarning: Using a generator with use_multiprocessing=True and multiple workers may duplicate your data. Please consider using the keras.utils.Sequence 클래스.
UserWarning(' use_multiprocessing=True 로 생성기 사용 '

에포크 1/4

FailedPreconditionError 추적(가장 최근 호출 마지막)
~에()
4 learning_rate=config.LEARNING_RATE,
5 에포크 = 4,
----> 6개의 레이어 = '머리')

6 프레임
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/mrcnn/model.py in train(self, train_dataset, val_dataset, learning_rate, epochs, layer, Augmentation)
2350 max_queue_size=100,
2351명의 노동자=노동자,
-> 2352 use_multiprocessing=참,
2353 )
2354 (주)이엔씨

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/legacy/interfaces.py 래퍼( 인수, * kwargs)
89 warnings.warn(' ' + object_name + ' 호출을 ' +
90 'Keras 2 API: ' + 서명, 스택 수준=2)
---> 91 return func( args, * kwargs)
92화
93 반환 래퍼

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/engine/training.py in fit_generator(self, generator, steps_per_epoch, epochs, verbose, callbacks, validation_data, validation_steps, validation_freq, class_weight, max_queue_size,workers, use_multiprocessing , 셔플, initial_epoch)
1730 사용_다중 처리=사용_다중 처리
1731 셔플=셔플,
-> 1732 initial_epoch=initial_epoch)
1733
1734 @interfaces.legacy_generator_methods_support

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/engine/training_generator.py in fit_generator(model, generator, steps_per_epoch, epochs, verbose, callbacks, validation_data, validation_steps, validation_freq, class_weight, max_queue_size,workers, use_multiprocessing , 셔플, initial_epoch)
218화
219 클래스_웨이트=클래스_웨이트,
--> 220 reset_metrics=거짓)
221
222 아웃 = to_list(아웃)

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/keras/engine/training.py in train_on_batch(self, x, y, sample_weight, class_weight, reset_metrics)
1512 ins = x + y + sample_weights
1513화
-> 1514 출력 = self.train_function(ins)
1515
1516 만약 reset_metrics:

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/keras/backend.py __call__(자체, 입력)
3630
3631 페치 = self._callable_fn(* array_vals,
-> 3632 run_metadata=self.run_metadata)
3633
3634 =

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py __call__(self, args, * kwargs)
1470 ret = tf_session.TF_SessionRunCallable(self._session._session,
1471 자기._핸들, 인수,
-> 1472 run_metadata_ptr)
1473 if run_metadata:
1474 proto_data = tf_session.TF_GetBuffer(run_metadata_ptr)

FailedPreconditionError: 컨테이너에서 리소스 변수 앵커/변수를 읽는 동안 오류가 발생했습니다: localhost. 이는 변수가 초기화되지 않았음을 의미할 수 있습니다. 찾을 수 없음: localhost/anchors/Variable/N10tensorflow3VarE 리소스가 존재하지 않습니다.
[[{{노드 ROI/ReadVariableOp}}]] ```

도와주세요!!!

amalmathews 에 2020년 06월 02일

Pls는 정의되지 않은 some_custom_config를 표시합니다.

tochile 에 2020년 06월 25일

Pls는 정의되지 않은 some_custom_config를 표시합니다.

tochile 에 2020년 06월 25일

저를 위한 일입니다, 감사합니다!!

juan-csv 에 2020년 07월 02일

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