Блог

 this is my code :
from pyflink.table.udf import udf, ScalarFunction
from pyflink.table import DataTypes
import pandas as pd

import torch
from PIL import Image
from torchvision import transforms
import torchvision.models as models

mobilenetV2 = models.mobilenet_v2(pretrained=True)

img = Image.open("dog.jpg")

img_t = transform(img)
print(img_t.size())
img_arry = pd.Series(img_t.view(-1))

@udf(result_type=DataTypes.STRING(),func_type="pandas")
def Predoct1(img_t):
    img_new = img_t.view(3,244,244)
    batch_t = torch.unsqueeze(img_new, 0)
    mobilenetV2.eval()
    out = mobilenetV2(batch_t)
    print(out.shape)

    with open('imagenet_classes.txt') as f:
        classes = [line.strip() for line in f.readlines()]

    _, indices = torch.sort(out, descending=True)
    percentage = torch.nn.functional.softmax(out, dim=1)[0] * 100

    prediction = [[classes[idx], percentage[idx].item()] for idx in indices[0][:5]]

    for i in prediction:
        print('Prediciton-> {:<25} Accuracy-> ({:.2f}%)'.format(i[0][5:], i[1]))
    return prediction[0][0]


print(Predoct1(img_arry))
 

я использую pyflink для запуска модели pytorch,но когда я ее тестирую ,я хочу знать, как pyflink запускает ML-код.
когда я запускаю его,возникает ошибка:»Объект»Серия» не имеет атрибута «_get_object_id»»