Celery错误:numpy数组不可JSON序列化

Question

我使用的是带有芹菜和redis的烧瓶服务器。调用.apply_async()时出错。numpy数组是核心神经网络模型输出可视化的一部分。我知道有一种方法可以将keras模型转换为json。我的主要问题在于，我不知道芹菜何时或如何进行转换，而且我无法控制它

这是我的代码：

@celery.task(bind=True)
def celery_createDirectoryAndSaveNNOutput(self, pInput, ID, filename, layersToShow, model):
layer_outputs = [layer.output for layer in model.layers[1:]]
viz_model = Model(input=model.input, output=layer_outputs)
features = viz_model.predict(pInput)
layerOutputs = {}
folderName = "static/"+ID+"_"+filename
if not os.path.exists(folderName):
os.makedirs(folderName)
for layerIndex in layersToShow:
images = getFeatureMapImages(features[int(layerIndex)])
layerOutputs[layerIndex] = []
for i in range(0, len(images)):
path = folderName+"/layer"+str(int(layerIndex))+"_"+str(i)+".jpg"
cv2.imwrite(path, images[i])
layerOutputs[layerIndex].append(path)
self.update_state(state='PROGRESS', meta={'current': 0, 'total': 10,"status":filename})
return {'current': i, 'total': len(layersToShow),'status': "temp"}

@app.route("/nnvisualisation_uploadMultipleImages", methods=["POST"])
def nnvisualisation_uploadMultipleImages():
uploaded_files = request.files.getlist("file[]")
weight = request.form.get("weight")
ID = request.form.get("ID")
layersToShow = [5]
modelName = "VGG16"
preds = {}
path = os.path.join(STATIC_PATH, uploaded_files[0].filename)
uploaded_files[0].save(os.path.join(STATIC_PATH, uploaded_files[0].filename))
pInput, result = preTrainedModel[modelName](path)
#ERROR HERE:
task = celery_createDirectoryAndSaveNNOutput.s( pInput=pInput, ID=ID, filename=uploaded_files[0].filename, layersToShow=layersToShow, model=getModel(modelName)).apply_async(serializer='json')
...

return jsonify({}), 202, {'Location': url_for('taskstatus',task_id=task.id)}

我已经尝试了所有可用的序列化程序yaml:

EncodeError：无法表示对象：keras.engine.training.Model0x10fdf26d0>处的对象

pickle:

EncodeError:无法pickle类型"module"：属性查找内置.模块故障

消息包：

EncodeError：无法序列化数组([[[103.93900299，-107.77899933，-123.68000031]，…，dtype=float32)(numpy数组)

json:

EncodeError：数组([[[103.93900299、-107.77899933，-123.68000031]，…，dtype=float32)(numpy数组)不是JSON可序列化

如有任何意见或建议，我们将不胜感激。非常感谢。

Answer 1

我的主要问题在于我不知道芹菜何时或如何进行转换，而且我无法控制它。

有一种控制转换的方法。您可以注册自定义的json序列化程序，它可以转储numpy数组。

参考本文档序列化程序

还有一个很好的例子。

Answer 2

https://keras.io/getting-started/faq/#how-can-i-save-a-keras-model

# save as JSON
json_string = model.to_json()

尽管这仅节省CCD_ 1而不节省权重等

在任何情况下，您都需要探索keras提供的方法。