PyTorch の動作確認をしてみた（２５）

1. 環境は、Window 10 Home (64bit) 上で行った。

2. Anaconda3 (64bit) – Spyder上で、動作確認を行った。

3. python のバージョンは、python 3.7.0 である。

4. pytorch のバージョンは、pytorch 0.4.1 である。

5. Flask のバージョンは、Flask 1.0.2 である。

6. GPU は, NVIDIA社の GeForce GTX 1050 である。

7. CPU は, Intel社の Core(TM) i7-7700HQ である。

今回確認した内容は、現場で使える! PyTorch開発入門深層学習モデルの作成とアプリケーションへの実装 (AI & TECHNOLOGY) の 7.2 Flaskを用いたWebAPI化 (P.175 – P.182) である。

※1. プログラムの詳細は, 書籍を参考(P.175 – P.182)にして下さい.

※2. Unix環境で無いため, 原書のような Gunicorn は使用せず, 代案となるが,
参照URL① にある HTTPクライアント(Advanced REST client)を使う形で, 動作確認を行った.
原書の確認方法から, かなり逸脱してしまったが, 学習済みモデルに, テスト画像を読み込ませて,
予測した情報をレスポンスさせる形で確認できたので, とりあえず良しとした.

※3. 下記, ソースのコメントにも記載したが, “loadするモデル” に注意が必要である,
具体的には, resnet18 以外のネットワークを使った学習モデルを保存（ここでは, taco_and_burrito_09.pth）した場合,
Missing key(s) in state_dict: に関する RuntimeError が生じる.
これを回避するため, resnet18 のネットワークを改変せず, そのまま taco画像, burrito画像を訓練したモデル
（ここでは, resnet18_19.pth）を保存し, このモデルを loadする形で, 動作確認を行った.

[モデル／load error]

[モデル／再保存]

[モデル／load ok]

※4. 下記, ソースのコメントにも記載したが, 最初, 変数 img の取得が出来なかったので, 参照URL② を参考に, Debug Mode(SET FLASK_ENV=development を指定する形)で, 動作確認を行った.

[KeyError: ‘img’]

[Advanced REST client／setting 1]

[Advanced REST client／setting 2]

■フォルダ構成.

■対象プログラム(原書を一部改変).

# -*- coding: utf-8 -*-
# 1. library import.
from flask import Flask, request, jsonify
from PIL import Image

# 2. create an application.
def create_app(classifier):
～(略)～
    def predict():
        # get handler of received file.
        # Debug Mode.
        # http://flask.pocoo.org/docs/1.0/quickstart/#debug-mode
        # SET FLASK_ENV=development
        # -> 以下の error を抽出できた.
        # raise exceptions.BadRequestKeyError(key)
        # werkzeug.exceptions.HTTPException.wrap.<locals>.newcls: 
        # 400 Bad Request: KeyError: 'img'
        # print("request:" + str(request.files)) # ImmutableMultiDict([])
        img_file = request.files["img"]
        # check if the file is empty.
        print("img_file.filename: " + str(img_file.filename) + " => OK!")
～(略)～

# -*- coding: utf-8 -*-

# 1. library import.

from flask import Flask, request, jsonify

from PIL import Image

# 2. create an application.

def create_app(classifier):

～(略)～

def predict():

# get handler of received file.

# Debug Mode.

# http://flask.pocoo.org/docs/1.0/quickstart/#debug-mode

# SET FLASK_ENV=development

# -> 以下の error を抽出できた.

# raise exceptions.BadRequestKeyError(key)

# werkzeug.exceptions.HTTPException.wrap.<locals>.newcls:

# 400 Bad Request: KeyError: 'img'

# print("request:" + str(request.files)) # ImmutableMultiDict([])

img_file = request.files["img"]

# check if the file is empty.

print("img_file.filename: " + str(img_file.filename) + " => OK!")

～(略)～

# -*- coding: utf-8 -*-
# 1. library import.
from torch import nn
from torchvision import transforms, models

# 2. create network.
def create_network():
～(略)～

# 3. declare a class.
class Classifier(object):
～(略)～

# -*- coding: utf-8 -*-

# 1. library import.

from torch import nn

from torchvision import transforms, models

# 2. create network.

def create_network():

～(略)～

# 3. declare a class.

class Classifier(object):

～(略)～

# -*- coding: utf-8 -*-
# 1. library import.
import os, torch
from flaskTest import create_app
from flaskTest.classifier import Classifier

# 2. set path.
folder_path = os.path.expanduser('~')
folder_path = folder_path + '\\.spyder-py3\\pytorch\\flaskTest\\'
# pth_file = folder_path + "taco_and_burrito_09.pth"
pth_file = folder_path + "resnet18_19.pth"

# 3. load parameters.
# RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for ResNet:
# Missing key(s) in state_dict: "conv1.weight", "bn1.weight", ...
# "0.11.running_var", "0.11.num_batches_tracked", "1.weight", "1.bias".
# -> このエラーは, load する pthファイルの不具合と推測される.
# -> resnet18 以外のネットワークを使った学習モデルを保存したことに起因する, パラメータ不具合と推測.
# -> resnet18 のネットワークを改変しないで, そのまま taco画像, burrito画像を訓練したモデルを保存して, 再確認.
～(略)～