Почему веса слоя равны нулю, а TRT не находит кеш при попытке запустить учебный код nvidia на Jetson TX2? - PullRequest
Новая
       81

Почему веса слоя равны нулю, а TRT не находит кеш при попытке запустить учебный код nvidia на Jetson TX2?

0 голосов
/ 29 октября 2018

Я пытаюсь запустить учебный код из репозитория nvidia здесь. Вот что происходит с консольной программой imagenet на моем Jetson TX2: 

    nvidia@tegra-ubuntu:~/jetson-inference/build/aarch64/bin$ ./imagenet-console orange_0.pjg output_0.jpg
imagenet-console
  args (3):  0 [./imagenet-console]  1 [orange_0.pjg]  2 [output_0.jpg]  


imageNet -- loading classification network model from:
         -- prototxt     networks/googlenet.prototxt
         -- model        networks/bvlc_googlenet.caffemodel
         -- class_labels networks/ilsvrc12_synset_words.txt
         -- input_blob   'data'
         -- output_blob  'prob'
         -- batch_size   2

[TRT]  TensorRT version 4.0.2
[TRT]  attempting to open cache file networks/bvlc_googlenet.caffemodel.2.tensorcache
[TRT]  cache file not found, profiling network model
[TRT]  platform has FP16 support.
[TRT]  loading networks/googlenet.prototxt networks/bvlc_googlenet.caffemodel
Weights for layer conv1/7x7_s2 doesn't exist
[TRT]  CaffeParser: ERROR: Attempting to access NULL weights
Weights for layer conv1/7x7_s2 doesn't exist
[TRT]  CaffeParser: ERROR: Attempting to access NULL weights
[TRT]  Parameter check failed at: ../builder/Network.cpp::addConvolution::40, condition: kernelWeights.values != NULL
error parsing layer type Convolution index 1
[TRT]  failed to parse caffe network
failed to load networks/bvlc_googlenet.caffemodel
failed to load networks/bvlc_googlenet.caffemodel
imageNet -- failed to initialize.
imagenet-console:   failed to initialize imageNet

У меня не установлено Caffe на плате Jetson, так как в руководстве специально сказано, что оно не нужно. Я не уверен, что ошибка нулевых весов будет исправлена, если TRT будет правильно кешировать. Есть идеи?

  • Python 2.7
  • Cuda 9.0
  • TensorRT 4.0

1 Ответ

0 голосов
/ 02 ноября 2018

Корпоративный брандмауэр препятствовал правильной загрузке моделей. Загрузка моделей вручную и помещение их в сетевую папку решило проблему.

...