Ошибка зависания графика при подготовке пользовательской модели tenorflow для мобильных устройств

Question

Я готовлю собственную модель для запуска на телефоне Android, используя инструкции от https://www.tensorflow.org/mobile/prepare_models

Сначала я переобучил модель на пользовательских изображениях, используя следующую команду:

$ python tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py --image_dir tensorflow/examples/image_retraining/my_images/ --learning_rate=0.0005 --testing_percentage=15 --validation_percentage=15 --train_batch_size=32 --validation_batch_size=-1  --flip_left_right True --random_scale=30 --random_brightness=30 --eval_step_interval=100 --how_many_training_steps=100 --tfhub_module https://tfhub.dev/google/imagenet/mobilenet_v2_100_224/feature_vector/1

и в качестве следующего шага я протестировал модель, используя label_image.py, которая также отлично работает при прогнозировании входного изображения. Однако freeze_graph выдает ошибку

$ bazel-bin/tensorflow/python/tools/freeze_graph --input_graph=/tmp/output_graph.pb --output_graph=/tmp/frozen_graph.pb

Однако я продолжаю получать эту ошибку.

UnicodeDecodeError: кодек «utf-8» не может декодировать байт 0xff в позиции 57: неверный стартовый байт

Answer 1

, если вы пишете свой график в виде двоичного файла, используя:

tf.train.write_graph(sess.graph_def, 'tarinGraph', 'train2.pbtxt', as_text=False)

тогда вам нужно будет пройти --input_binary=true flag to freeze_graph.

Answer 2

Я заметил, что ваш --input_graph=/tmp/output_graph.pb. Ваш график записан в виде двоичного файла (as_text=False) вместо pbtxt? Если это так, вам нужно будет передать флаг --input_binary=true на freeze_graph.