BIDI_ML_INFO_EXTRACTION/BiddingKG/dl/table_head/predict.py

#coding:utf-8
import copy
import json
import math
import os
import sys
import time
import numpy as np
import h5py
import tensorflow as tf
# from flask import Flask
sys.path.append(os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)))
from models.model import get_model
from post_process import table_post_process, table_post_process_2
from pre_process import my_data_loader, table_pre_process, table_pre_process_2, my_data_loader_2, my_data_loader_predict

# from BiddingKG.dl.interface.Preprocessing import tableToText, segment

# init model
model_id = 1
if model_id == 1:
    input_shape = (6, 20, 60)
    output_shape = (1,)
else:
    input_shape = (None, None, 20, 60)
    output_shape = (None, None)
keras_model_path = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)) + "/best_tiny.hdf5"
# keras模型加载预测都使用同一个session、同一个graph，即可多进程推理
session_conf = tf.ConfigProto(
    intra_op_parallelism_threads=5,
    inter_op_parallelism_threads=5)
sess = tf.Session(graph=tf.Graph(), config=session_conf)
# graph = tf.get_default_graph()

# tf_model_path = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)) + '/best_pb/1'
# sess = tf.Session(graph=tf.Graph())
# inputs = [None] * 6
# outputs = None
# with sess.as_default():
#     with sess.graph.as_default():
#         meta_graph_def = tf.saved_model.loader.load(sess, [tf.saved_model.tag_constants.SERVING], tf_model_path)
#         sess.run(tf.global_variables_initializer())
#         signature_key = 'model'
#         signature_def = meta_graph_def.signature_def
#         inputs = [sess.graph.get_tensor_by_name(signature_def[signature_key].inputs["input_1"].name),
#                   sess.graph.get_tensor_by_name(signature_def[signature_key].inputs["input_2"].name),
#                   sess.graph.get_tensor_by_name(signature_def[signature_key].inputs["input_3"].name),
#                   sess.graph.get_tensor_by_name(signature_def[signature_key].inputs["input_4"].name),
#                   sess.graph.get_tensor_by_name(signature_def[signature_key].inputs["input_5"].name),
#                   sess.graph.get_tensor_by_name(signature_def[signature_key].inputs["input_6"].name),]
#         outputs = sess.graph.get_tensor_by_name(signature_def[signature_key].outputs["output"].name)


def predict(table_text_list, model_id=1):
    start_time = time.time()
    if globals().get("model") is None:
        print("="*15, "init table_head model", "="*15)
        with sess.as_default():
            with sess.graph.as_default():
                model = get_model(input_shape, output_shape, model_id=model_id)
                # load weights
                model.load_weights(keras_model_path)
        globals()["model"] = model
    else:
        model = globals().get("model")

    table_text_list_copy = copy.deepcopy(table_text_list)

    # 表格单元格数*2 即为单次预测batch_size
    if model_id == 1:
        data_list = table_pre_process(table_text_list_copy, [], 0, is_train=False)
    else:
        data_list = table_pre_process_2(table_text_list_copy, [], 0, is_train=False, padding=False)

    # 数据预处理
    batch_size = len(data_list)
    if model_id == 1:
        predict_x = my_data_loader_predict(data_list, [], batch_size)
    else:
        predict_x = my_data_loader_2(data_list, [], 1, is_train=False)

    # 预测
    # start_time = time.time()
    with sess.as_default():
        with sess.graph.as_default():
            # predict_result = model.predict_generator(predict_x, steps=1)
            # 设置batch size为1最快，默认为32很慢
            predict_result = model.predict([predict_x[0], predict_x[1], predict_x[2],
                                            predict_x[3], predict_x[4], predict_x[5]],
                                           batch_size=256)
    # print("table head predict time", time.time()-start_time, predict_x.shape)

    # 数据后处理
    if model_id == 1:
        table_label_list = table_post_process(table_text_list_copy, predict_result)
    else:
        table_label_list = table_post_process_2(table_text_list_copy, predict_result)

    # 打印保存结构
    # save_print_result(table_text_list, table_label_list)
    # print("table_head predict cost", str(time.time()-start_time))
    return table_label_list


# def predict_pb(table_text_list, model_id=1):
#     start_time = time.time()
#     table_text_list_copy = copy.deepcopy(table_text_list)
#
#     # 表格单元格数*2 即为单次预测batch_size
#     if model_id == 1:
#         data_list = table_pre_process(table_text_list_copy, [], 0, is_train=False)
#     else:
#         data_list = table_pre_process_2(table_text_list_copy, [], 0, is_train=False, padding=False)
#     batch_size = len(data_list)
#     # print("batch_size", batch_size)
#     # print("data_list", data_list)
#
#     # 数据预处理
#     if model_id == 1:
#         predict_x = my_data_loader(data_list, [], batch_size, is_train=False)
#     else:
#         predict_x = my_data_loader_2(data_list, [], 1, is_train=False)
#     # predict_x_list = list(predict_x)
#     # print("len(predict_x_list)", len(predict_x_list))
#     # keys = ["input_1", "input_2", "input_3", "input_4", "input_5", "input_6"]
#     # input_list = []
#     # for key in keys:
#     #     batch_input = tf.concat([tf.expand_dims(x.get(key), 0) for x in predict_x_list], 0)
#     #     input_list.append(batch_input)
#     print(time.time()-start_time)
#
#     # 预测
#     predict_result = None
#     for x in predict_x:
#         with sess.as_default():
#             predict_result = sess.run(outputs, feed_dict={inputs[0]: x.get("input_1"),
#                                                           inputs[1]: x.get("input_2"),
#                                                           inputs[2]: x.get("input_3"),
#                                                           inputs[3]: x.get("input_4"),
#                                                           inputs[4]: x.get("input_5"),
#                                                           inputs[5]: x.get("input_6"),
#                                                           })
#             print("predict_result", predict_result)
#     print(time.time()-start_time)
#
#     # predict_result = model.predict_generator(predict_x, steps=1)
#     # print("predict_result", predict_result.shape)
#
#     # 数据后处理
#     if model_id == 1:
#         table_label_list = table_post_process(table_text_list_copy, predict_result, is_list=True)
#     else:
#         table_label_list = table_post_process_2(table_text_list_copy, predict_result)
#
#     # 打印保存结构
#     # save_print_result(table_text_list, table_label_list)
#     return table_label_list


def save_print_result(table_text_list, table_label_list):
    print("table_head predict")
    file_path = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\table_head_test.txt"

    write_list = []
    for k in range(len(table_label_list)):
        print(k, table_text_list[k])
        print(k, table_label_list[k])
        write_list.append(str(k) + " " + str(table_text_list[k]))
        write_list.append("\n")
        write_list.append(str(k) + " " + str(table_label_list[k]))
        write_list.append("\n")
    write_list.append("\n")

    with open(file_path, "a+") as f:
        f.writelines(write_list)


# def predict_html(_path):
#     def get_trs(tbody):
#         #获取所有的tr
#         trs = []
#         objs = tbody.find_all(recursive=False)
#         for obj in objs:
#             if obj.name=="tr":
#                 trs.append(obj)
#             if obj.name=="tbody":
#                 for tr in obj.find_all("tr",recursive=False):
#                     trs.append(tr)
#         return trs
#
#     def get_table(tbody):
#         trs = get_trs(tbody)
#         inner_table = []
#         for tr in trs:
#             tr_line = []
#             tds = tr.findChildren(['td', 'th'], recursive=False)
#             if len(tds) == 0:
#                 tr_line.append(re.sub('\xa0', '', segment(tr,final=False))) # 2021/12/21 修复部分表格没有td 造成数据丢失
#             for td in tds:
#                 tr_line.append(re.sub('\xa0', '', segment(td,final=False)))
#             inner_table.append(tr_line)
#         return inner_table
#
#     def fix_table(inner_table, fix_value=""):
#         maxWidth = 0
#         for item in inner_table:
#             if len(item)>maxWidth:
#                 maxWidth = len(item)
#         for i in range(len(inner_table)):
#             if len(inner_table[i])<maxWidth:
#                 for j in range(maxWidth-len(inner_table[i])):
#                     inner_table[i].append(fix_value)
#         return inner_table
#
#     # text = codecs.open("C:\\Users\\\Administrator\\Desktop\\2.html","r",encoding="utf8").read()
#     # content = str(BeautifulSoup(text).find("div",id="pcontent"))
#
#     content = codecs.open(_path, "r",encoding="utf8").read()
#     soup = BeautifulSoup(content)
#     # print(soup)
#     table_list = []
#     tbodies = soup.find_all('tbody')
#     for tbody_index in range(1,len(tbodies)+1):
#         tbody = tbodies[len(tbodies)-tbody_index]
#         table_list.append(tbody)
#
#     if not table_list:
#         tbodies = soup.find_all('table')
#         for tbody_index in range(1,len(tbodies)+1):
#             tbody = tbodies[len(tbodies)-tbody_index]
#             table_list.append(tbody)
#
#     table_fix_list = []
#     for tbody in table_list:
#         inner_table = get_table(tbody)
#         inner_table = fix_table(inner_table)
#         table_fix_list.append(inner_table)
#
#     for table in table_fix_list:
#         print("="*30)
#         print(table)
#         print(predict(table))

def save_as_pb_old(export_path, export_version):
    sess1 = tf.Session(graph=tf.Graph())
    # print(model.input)
    # print(model.output)
    with sess1.as_default():
        with sess1.graph.as_default():
            model = get_model(input_shape, output_shape, model_id=model_id)
            # load weights
            model_path = os.path.dirname(__file__) + "/best.hdf5"
            model.load_weights(model_path)
            signature = tf.saved_model.signature_def_utils.predict_signature_def(
                inputs={'input_1': model.input[0], 'input_2': model.input[1], 'input_3': model.input[2],
                        'input_4': model.input[3], 'input_5': model.input[4], 'input_6': model.input[5],},
                outputs={'output': model.output})
            export_path = os.path.join(
                tf.compat.as_bytes(export_path),
                tf.compat.as_bytes(str(export_version)))
            builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder(export_path)
            legacy_init_op = tf.group(tf.tables_initializer(), name='legacy_init_op')
            builder.add_meta_graph_and_variables(
                sess=sess1,
                tags=[tf.saved_model.tag_constants.SERVING],
                signature_def_map={
                    'model': signature,
                },
                legacy_init_op=legacy_init_op)
            builder.save()


def save_as_pb():
    from keras import models
    from models.self_attention import SeqSelfAttention
    graph = tf.Graph()
    with graph.as_default():
        model1 = models.load_model(keras_model_path, custom_objects={"SeqSelfAttention": SeqSelfAttention()})
        sess1 = tf.Session()
        sess1.run(tf.global_variables_initializer())
        h5_to_graph(sess1, graph, keras_model_path)
        tf.saved_model.simple_save(sess1,
                                   "best_pb",
                                   inputs={'input_1': model1.input[0], 'input_2': model1.input[1], 'input_3': model1.input[2],
                                           'input_4': model1.input[3], 'input_5': model1.input[4], 'input_6': model1.input[5],},
                                   outputs={'output': model1.output})


def h5_to_graph(sess,graph,h5file):
    f = h5py.File(h5file,'r')   #打开h5文件
    def getValue(v):
        _value = f["model_weights"]
        list_names = str(v.name).split("/")
        for _index in range(len(list_names)):
            print(v.name)
            if _index==1:
                _value = _value[list_names[0]]
            _value = _value[list_names[_index]]
        return _value.value

    def _load_attributes_from_hdf5_group(group, name):
        """Loads attributes of the specified name from the HDF5 group.

        This method deals with an inherent problem
        of HDF5 file which is not able to store
        data larger than HDF5_OBJECT_HEADER_LIMIT bytes.

        # Arguments
            group: A pointer to a HDF5 group.
            name: A name of the attributes to load.

        # Returns
            data: Attributes data.
        """
        if name in group.attrs:
            data = [n.decode('utf8') for n in group.attrs[name]]
        else:
            data = []
            chunk_id = 0
            while ('%s%d' % (name, chunk_id)) in group.attrs:
                data.extend([n.decode('utf8')
                             for n in group.attrs['%s%d' % (name, chunk_id)]])
                chunk_id += 1
        return data

    def readGroup(gr,parent_name,data):
        for subkey in gr:
            print(subkey)
            if parent_name!=subkey:
                if parent_name=="":
                    _name = subkey
                else:
                    _name = parent_name+"/"+subkey
            else:
                _name = parent_name
            if str(type(gr[subkey]))=="<class 'h5py._hl.group.Group'>":
                readGroup(gr[subkey],_name,data)
            else:
                data.append([_name,gr[subkey].value])
                print(_name,gr[subkey].shape)


    layer_names = _load_attributes_from_hdf5_group(f["model_weights"], 'layer_names')
    list_name_value = []
    readGroup(f["model_weights"], "", list_name_value)
    '''
    for k, name in enumerate(layer_names):
        g = f["model_weights"][name]
        weight_names = _load_attributes_from_hdf5_group(g, 'weight_names')
        #weight_values = [np.asarray(g[weight_name]) for weight_name in weight_names]
        for weight_name in weight_names:
            list_name_value.append([weight_name,np.asarray(g[weight_name])])
    '''
    for name_value in list_name_value:
        name = name_value[0]
        '''
        if re.search("dense",name) is not None:
            name = name[:7]+"_1"+name[7:]
        '''
        value = name_value[1]
        print(name,graph.get_tensor_by_name(name),np.shape(value))
        sess.run(tf.assign(graph.get_tensor_by_name(name),value))


# 接口配置
# app = Flask(__name__)
# @app.route('/table_head', methods=['POST'])
# def test_gunicorn():
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