Ошибка MappedByteBuffer не является допустимой моделью плоского буфера при преобразовании модели в tf-lite - PullRequest
Новая
       11

Ошибка MappedByteBuffer не является допустимой моделью плоского буфера при преобразовании модели в tf-lite

0 голосов
/ 23 мая 2018

Я пытаюсь преобразовать модель deeplab-v3 + в TF-Lite, я загружаю предварительно обученные модалы с MobileNet-v2 из mobilenetv2_coco_voc_trainaug .

, используя команду ниже, чтобы покрытьмодель: 

bazel run --config=opt \
  //tensorflow/contrib/lite/toco:toco -- \
  --input_file=/tmp/frozen_inference_graph.pb \
  --output_file=/tmp/optimized_graph.tflite \
  --input_format=TENSORFLOW_GRAPHDEF \
  --output_format=TFLITE \
  --input_type=QUANTIZED_UINT8 \
  --input_arrays=ImageTensor \
  --output_arrays=SemanticPredictions \
  --input_shapes=1,513,513,3 \
  --allow_custom_ops

она успешно закрыта для модели tflite, затем я помещаю ее в папку активов Android и загружаю в приложение Android, я установил ниже в gradle: 

aaptOptions {
    noCompress "tflite"
    noCompress "lite"
}

, используя функцию ниже, чтобызагрузить модель: 

  /** Memory-map the model file in Assets. */
  private MappedByteBuffer loadModelFile(Activity activity) throws IOException {
    AssetFileDescriptor fileDescriptor = activity.getAssets().openFd(MODEL_PATH);
    FileInputStream inputStream = new FileInputStream(fileDescriptor.getFileDescriptor());
    FileChannel fileChannel = inputStream.getChannel();
    long startOffset = fileDescriptor.getStartOffset();
    long declaredLength = fileDescriptor.getDeclaredLength();
    return fileChannel.map(FileChannel.MapMode.READ_ONLY, startOffset, declaredLength);
  }

при вызове tflite = new Interpreter(loadModelFile(activity)); проблема возникает, исключение показывает " MappedByteBuffer не является допустимой моделью плоского буфера ", любой может помочь выяснить, какой процесс яделать неправильно?Есть ли ошибка в инструменте Токо?

...