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| import os
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| import demo_inference
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| import tensorflow as tf
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| from tensorflow.python.training import monitored_session
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| from tensorflow.compat.v1 import flags
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| _CHECKPOINT = 'model.ckpt-399731'
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| _CHECKPOINT_URL = 'http://download.tensorflow.org/models/attention_ocr_2017_08_09.tar.gz'
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| class DemoInferenceTest(tf.test.TestCase):
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| def setUp(self):
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| super(DemoInferenceTest, self).setUp()
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| for suffix in ['.meta', '.index', '.data-00000-of-00001']:
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| filename = _CHECKPOINT + suffix
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| self.assertTrue(tf.io.gfile.exists(filename),
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| msg='Missing checkpoint file %s. '
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| 'Please download and extract it from %s' %
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| (filename, _CHECKPOINT_URL))
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| self._batch_size = 32
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| flags.FLAGS.dataset_dir = os.path.join(
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| os.path.dirname(__file__), 'datasets/testdata/fsns')
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| def test_moving_variables_properly_loaded_from_a_checkpoint(self):
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| batch_size = 32
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| dataset_name = 'fsns'
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| images_placeholder, endpoints = demo_inference.create_model(batch_size,
|
| dataset_name)
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| image_path_pattern = 'testdata/fsns_train_%02d.png'
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| images_data = demo_inference.load_images(image_path_pattern, batch_size,
|
| dataset_name)
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| tensor_name = 'AttentionOcr_v1/conv_tower_fn/INCE/InceptionV3/Conv2d_2a_3x3/BatchNorm/moving_mean'
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| moving_mean_tf = tf.compat.v1.get_default_graph().get_tensor_by_name(
|
| tensor_name + ':0')
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| reader = tf.compat.v1.train.NewCheckpointReader(_CHECKPOINT)
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| moving_mean_expected = reader.get_tensor(tensor_name)
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| session_creator = monitored_session.ChiefSessionCreator(
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| checkpoint_filename_with_path=_CHECKPOINT)
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| with monitored_session.MonitoredSession(
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| session_creator=session_creator) as sess:
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| moving_mean_np = sess.run(moving_mean_tf,
|
| feed_dict={images_placeholder: images_data})
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| self.assertAllEqual(moving_mean_expected, moving_mean_np)
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| def test_correct_results_on_test_data(self):
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| image_path_pattern = 'testdata/fsns_train_%02d.png'
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| predictions = demo_inference.run(_CHECKPOINT, self._batch_size,
|
| 'fsns',
|
| image_path_pattern)
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| self.assertEqual([
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| u'Boulevard de Lunel░░░░░░░░░░░░░░░░░░░',
|
| 'Rue de Provence░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░',
|
| 'Rue de Port Maria░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░',
|
| 'Avenue Charles Gounod░░░░░░░░░░░░░░░░',
|
| 'Rue de l‘Aurore░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░',
|
| 'Rue de Beuzeville░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░',
|
| 'Rue d‘Orbey░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░',
|
| 'Rue Victor Schoulcher░░░░░░░░░░░░░░░░',
|
| 'Rue de la Gare░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░',
|
| 'Rue des Tulipes░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░',
|
| 'Rue André Maginot░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░',
|
| 'Route de Pringy░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░',
|
| 'Rue des Landelles░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░',
|
| 'Rue des Ilettes░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░',
|
| 'Avenue de Maurin░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░',
|
| 'Rue Théresa░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░',
|
| 'Route de la Balme░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░',
|
| 'Rue Hélène Roederer░░░░░░░░░░░░░░░░░░',
|
| 'Rue Emile Bernard░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░',
|
| 'Place de la Mairie░░░░░░░░░░░░░░░░░░░',
|
| 'Rue des Perrots░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░',
|
| 'Rue de la Libération░░░░░░░░░░░░░░░░░',
|
| 'Impasse du Capcir░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░',
|
| 'Avenue de la Grand Mare░░░░░░░░░░░░░░',
|
| 'Rue Pierre Brossolette░░░░░░░░░░░░░░░',
|
| 'Rue de Provence░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░',
|
| 'Rue du Docteur Mourre░░░░░░░░░░░░░░░░',
|
| 'Rue d‘Ortheuil░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░',
|
| 'Rue des Sarments░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░',
|
| 'Rue du Centre░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░',
|
| 'Impasse Pierre Mourgues░░░░░░░░░░░░░░',
|
| 'Rue Marcel Dassault░░░░░░░░░░░░░░░░░░'
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| ], predictions)
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| if __name__ == '__main__':
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| tf.test.main()
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