0
Я пытаюсь разрешить ошибку, которую я просматриваю при использовании h2o.predict.Ошибка при использовании h2o.predict с глубоким обучением в качестве модели в R
Вот установка проблема:
#If you type class(DL.Model) then output is as follows:
[1] "H2OMultinomialModel"
attr(,"package")
[1] "h2o"
xTest <- as.h2o(xTest) # xTest is data frame in R
DL.pred <- h2o.predict(DL.Model, xTest)
ERROR: Unexpected HTTP Status code: 404 Not Found (url = http://localhost:54321/3/Predictions/models/DeepLearning_model_R_1449882914034_72/frames/file1ca3d488cb1_csv_61.hex_62)
water.exceptions.H2OKeyNotFoundArgumentException
[1] "water.api.ModelMetricsHandler.predict(ModelMetricsHandler.java:209)"
[2] "sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)"
[3] "sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)"
[4] "sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)"
[5] "java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:497)"
[6] "water.api.Handler.handle(Handler.java:64)"
[7] "water.api.RequestServer.handle(RequestServer.java:644)"
[8] "water.api.RequestServer.serve(RequestServer.java:585)"
[9] "water.JettyHTTPD$H2oDefaultServlet.doGeneric(JettyHTTPD.java:617)"
[10] "water.JettyHTTPD$H2oDefaultServlet.doPost(JettyHTTPD.java:565)"
[11] "javax.servlet.http.HttpServlet.service(HttpServlet.java:755)"
[12] "javax.servlet.http.HttpServlet.service(HttpServlet.java:848)"
[13] "org.eclipse.jetty.servlet.ServletHolder.handle(ServletHolder.java:684)"
Error in .h2o.doSafeREST(h2oRestApiVersion = h2oRestApiVersion, urlSuffix = page, :
Object 'DeepLearning_model_R_1449882914034_72' not found in function: predict for argument: model
Любые указатели на то, что может быть здесь происходит? Я вижу, что существует некоторое связанное сообщение об ошибке в другом question, но предлагаемое решение также не помогает. Я использую H2O версии 3.6.0.8.
Если мы посмотрим на журналы как предложено here, последние семь рядов бревна показано ниже:
065c 4861 a7b3 cea6 7505 00bd fd05 0031
0000 0000 0000 0000 0000 0000 0048 0000
0068 326f 6c6f 6773 5f32 3031 3630 3232
385f 3132 3530 3233 2f6e 6f64 6530 5f31
3237 2e30 2e30 2e31 5f35 3433 3231 2e7a
6970 504b 0506 0000 0000 0200 0200 a500
0000 4d76 0500 0000
Вы тренировали эту модель в текущей сессии R? Или он был сохранен и перезагружен с использованием 'h2o.saveModel' и' h2o.loadModel'? Похоже, что H2O не может найти DL-модель. –
Вот MWE: у меня несколько моделей глубокого обучения h2o (скажем, DL.Model1, DL.Model2, DL.Model3 для аргумента), и они доступны в списке «allModels» следующим образом: allModels [[1]] <- DL.Model1, allModels [[2]] <- DL.Model2, allModels [[3]] <- DL.Model3. Поскольку «allModels» - это список, я сохраняю его как объект R, используя save. Чтобы получить доступ к моделям позже, я загружаю файл allModels.RData в сеанс R: Как проверка работоспособности, после загрузки allModels.RData, я проверяю класс (allModels [[1]]), выход которого «H2OMultinomialModel ", attr (," package ")," h2o " – skaur