Как использовать transform_graph для оптимизации модели Tensorflow

Question

Я использовал библиотеку optimize_for_inference при оптимизации замороженных моделей Tensorflow.Тем не менее, я читал из разных источников, что Tensorflow больше не поддерживает его.

Я сталкивался с transform_graph, и его документация находится здесь: https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/tools/graph_transforms#strip_unused_nodes

Сначала я столкнулся сошибок и обнаружил, что мне нужно установить Tensorflow из исходного кода (https://www.tensorflow.org/install/install_sources#install_the_pip_package) вместо использования PIP.

Я уже переустановил Tensorflow из исходного кода и запустил этот код в bash (/ tenorflor / tenorflowdir):

bazel build tensorflow/tools/graph_transforms:transform_graph
bazel-bin/tensorflow/tools/graph_transforms/transform_graph \
--in_graph=tensorflow_inception_graph.pb \
--out_graph=optimized_inception_graph.pb \
--inputs='Mul' \
--outputs='softmax' \
--transforms='
  strip_unused_nodes(type=float, shape="1,299,299,3")
  fold_constants(ignore_errors=true)
  fold_batch_norms
  fold_old_batch_norms
  round_weights(num_steps=256)'

И снова запустил эту ошибку:

-bash: bazel-bin / tenorflow / tools / graph_transforms / transform_graph: Нет такого файла или каталога

В чем проблема?

Answer 1

Это странно.

Код, который я пишу ниже, предназначен для установки и использования transform_graph в CentOS7.

yum install epel-release yum update yum install patch curl https://copr.fedorainfracloud.org/coprs/vbatts/bazel/repo/epel-7/vbatts-bazel-epel-7.repo -o /etc/yum.repos.d/vbatts-bazel-epel-7.repo yum install bazel

curl -L -O https://github.com/tensorflow/tensorflow/archive/v1.8.0.tar.gz

cd tenorflow-1.8.0

. / Configure # интерактивный!

bazel build tenorflow / tools / graph_transforms: sumrize_graph bazel-bin / tenorflow / tools / graph_transforms / sumrize_graph

После установки Tensorflow с помощьюИсходный код и завершите настройку, коды Bazel должны работать.

Ошибка вашей среды возникает, когда вы не завершили установку Tensorflow по исходному коду или запустили скрипт по неверному пути.

Пожалуйста, проверьте шаг настройки, путь к корню Tensorflow.