TensorFlow JS 异常 - 无法开始训练,因为正在进行另一个 ft() 调用
TensorFlowJS Exception - Cannot start training because another fit() call is ongoing
我使用了 tf.expandDims() 添加维度。由于我能够进入 model.fit(),但由于此错误而卡住了 无法开始训练,因为另一个 fit() 调用正在进行中。 和 无法读取未定义的 属性 'length'。
你可以在这里找到我的代码
// Train the model using the data.
let tesnor_dim =[];
let tensr;for(var j=0; j<2; j++){
console.log('resize_image',resize_image);
tensr = tf.expandDims(ysarr[j], 0);
tesnor_dim.push(tensr);
console.log('tesnor_dim',tesnor_dim);
model.fit(resize_image[j], tesnor_dim[j], {epochs: 100}).then((loss) => {
console.log('resize_image[j]',resize_image[j]);
console.log('tesnor_dim[j]',tesnor_dim[j]);
console.log('loss',loss);
const t = model.predict(resize_image[j]);
console.log('Prediction:::'+t);
pred = t.argMax(1).dataSync(); // get the class of highest probability
const labelsPred = Array.from(pred).map(e => setLabel[e])
console.log('labelsPred:::'+labelsPred);
//const saveResults = model.save('downloads://my-model-1');
//console.log(saveResults);
}).catch((e) => {
console.log(e.message);
})
}
当在同一个模型上调用多个 fit
时,它们必须按顺序完成。这意味着第二个调用必须仅在第一个调用完成后才开始。使用 async
和 await
将阻止您的第二次调用,除非第一个调用已完成。
loss = await model.fit(resize_image[j], tesnor_dim[j], {epochs: 100})
// continue rest of processing
您可以使用此代码,
await model.fit(resize_image[j], tesnor_dim[j], {epochs: 100}).then((loss) => {
console.log('resize_image[j]',resize_image[j]);
console.log('tesnor_dim[j]',tesnor_dim[j]);
console.log('loss',loss);
const t = model.predict(resize_image[j]);
console.log('Prediction:::'+t);
pred = t.argMax(1).dataSync(); // get the class of highest probability
const labelsPred = Array.from(pred).map(e => setLabel[e])
console.log('labelsPred:::'+labelsPred);
//const saveResults = model.save('downloads://my-model-1');
//console.log(saveResults);
}).catch((e) => {
console.log(e.message);
})
}
我使用了 tf.expandDims() 添加维度。由于我能够进入 model.fit(),但由于此错误而卡住了 无法开始训练,因为另一个 fit() 调用正在进行中。 和 无法读取未定义的 属性 'length'。 你可以在这里找到我的代码
// Train the model using the data.
let tesnor_dim =[];
let tensr;for(var j=0; j<2; j++){
console.log('resize_image',resize_image);
tensr = tf.expandDims(ysarr[j], 0);
tesnor_dim.push(tensr);
console.log('tesnor_dim',tesnor_dim);
model.fit(resize_image[j], tesnor_dim[j], {epochs: 100}).then((loss) => {
console.log('resize_image[j]',resize_image[j]);
console.log('tesnor_dim[j]',tesnor_dim[j]);
console.log('loss',loss);
const t = model.predict(resize_image[j]);
console.log('Prediction:::'+t);
pred = t.argMax(1).dataSync(); // get the class of highest probability
const labelsPred = Array.from(pred).map(e => setLabel[e])
console.log('labelsPred:::'+labelsPred);
//const saveResults = model.save('downloads://my-model-1');
//console.log(saveResults);
}).catch((e) => {
console.log(e.message);
})
}
当在同一个模型上调用多个 fit
时,它们必须按顺序完成。这意味着第二个调用必须仅在第一个调用完成后才开始。使用 async
和 await
将阻止您的第二次调用,除非第一个调用已完成。
loss = await model.fit(resize_image[j], tesnor_dim[j], {epochs: 100})
// continue rest of processing
您可以使用此代码,
await model.fit(resize_image[j], tesnor_dim[j], {epochs: 100}).then((loss) => {
console.log('resize_image[j]',resize_image[j]);
console.log('tesnor_dim[j]',tesnor_dim[j]);
console.log('loss',loss);
const t = model.predict(resize_image[j]);
console.log('Prediction:::'+t);
pred = t.argMax(1).dataSync(); // get the class of highest probability
const labelsPred = Array.from(pred).map(e => setLabel[e])
console.log('labelsPred:::'+labelsPred);
//const saveResults = model.save('downloads://my-model-1');
//console.log(saveResults);
}).catch((e) => {
console.log(e.message);
})
}