Я следил за этим веб-сайтом, чтобы получить индивидуальный классификатор объектов. Из этого я получил замороженный граф вывода, сохраненную модель, контрольные точки и все необходимые данные. Теперь я хочу сгенерировать файл .tflite из этой модели, чтобы развернуть его в Android Studio. Для этого я следил за этим сайтом и использовал приведенный ниже код. Это дало мне обнаружить файл .tflite без ошибок. Но файл пуст (0kb). Я также попробовал тот же код, используя примеры замороженных графиков, предоставленных веб-сайтом . Но результат был таким же. Это потому, что я использую Windows 10 вместо Ubuntu?
Я также пытался использовать toco build и tflite_convert, но ничего не работает. Также можно ли использовать процессор для создания файла .tflite из модели тензорного потока, который обучается с использованием графического процессора?
bazel run -c opt tensorflow/lite/toco:toco -- --input_file=C:/tensorflow1/models/research/object_detection/sample_tflite_graph.pb --output_file=C:/tensorflow1/models/research/object_detection/sample_detect.tflite --input_shapes=1,300,300,3 --input_arrays=normalized_input_image_tensor --output_arrays='TFLite_Detection_PostProcess','TFLite_Detection_PostProcess:1','TFLite_Detection_PostProcess:2','TFLite_Detection_PostProcess:3' --inference_type=QUANTIZED_UINT8 --mean_values=128 --std_values=128 --change_concat_input_ranges=false --default_ranges_min=0 --default_ranges_max=6 --allow_custom_ops
(tensorflow1)
C: \ Users \ devim \ OneDrive \ Documents \ GitHub \ensorflow> bazel run
tenorflow / lite / toco: toco -
--input_file = C: /tensorflow1/models/research/object_detection/sample_tflite_graph.pb
--output_file = C: /tensorflow1/models/research/object_detection/sample_detect.tflite
--input_shapes = 1,300,300,3 --input_arrays = normalized_input_image_tensor --output_arrays = 'TFLite_Detection_PostProcess', 'TFLite_Detection_PostProcess: 1', 'TFLite_Detection_PostProcessTest: 2' 'TПроцесс_процесса: 2'
--inference_type = QUANTIZED_UINT8 --mean_values = 128 --std_values = 128 --change_concat_input_ranges = false --default_ranges_min = 0 --default_ranges_max = 6 --allow_custom_ops DEBUG: C: / users / devim / _bazel_devim / _bazel_devim / lazru__setim_lisgl_inf_1 яблоко / repositories.bzl: 35: 5:
ВНИМАНИЕ: build_bazel_rules_apple зависит от загруженной bazel_skylib
от https://github.com/bazelbuild/bazel-skylib.git (тег 0.6.0), но
мы обнаружили, что он уже загружен в вашу рабочую область из None (тег
Никто). Вы можете столкнуться с проблемами совместимости. Чтобы замолчать это предупреждение,
передать ignore_version_differences = True в
apple_rules_dependencies().
INFO: Анализируемая цель // tenorflow / lite / toco: toco (загружено 0 пакетов,
0 целей настроено). ИНФОРМАЦИЯ: Найдено 1 цель ... Цель
// tenorflow / lite / toco: актуальный toco:
C: /users/devim/_bazel_devim/l7g3ilsc/execroot/org_tensorflow/bazel-out/x64_windows-opt/bin/tensorflow/lite/toco/toco.exe
ИНФОРМАЦИЯ: Истекшее время: 8,960 с, критический путь: 0,02 с. ИНФО: 0 процессов.
ИНФОРМАЦИЯ: Сборка завершена успешно, всего 1 действие ИНФОРМАЦИЯ: Выполнение
командная строка:
C: /users/devim/_bazel_devim/l7g3ilsc/execroot/org_tensorflow/bazel-out/x64_windows-opt/bin/tensorflow/lite/toco/toco.exe
'--Input_file = С: /tensorflow1/models/research/object_detection/sample_tflite_graph.pb'
'--output_file = C: /tensorflow1/models/research/object_detection/sample_detect.tflite' '--input_shapes = 1 300 300 300'
'--Input_arrays = normalized_input_image_tensor'
'--Output_arrays =' \ '' TFLite_Detection_PostProcess '\'», '\' 'TFLite_Detection_PostProcess: 1' \ '', '\' 'TFLite_Detection_PostProcess: 2' \ '', '\' 'TFLite_Detection_PostProcess: 3' \ '' '
'--inference_type = QUANTIZED_UINT8' '--mean_values = 128'
'--std_values = 128' '--change_concat_input_ranges = false' '--defaulINFO:
Сборка завершена успешно, всего 1 действие 2019-06-24
12: 50: 15.427241: I tenorflow / lite / toco / import_tensorflow.cc: 1335]
Преобразование неподдерживаемой операции: TFLite_Detection_PostProcess
2019-06-24 12: 50: 15.444580: I
tenorflow / lite / toco / import_tensorflow.cc: 1384] Невозможно определить
тип вывода для операции: TFLite_Detection_PostProcess 2019-06-24
12: 50: 15.505002: F tenorflow / lite / toco / tooling_util.cc: 912] Проверить
Ошибка: GetOpWithOutput (model, output_array) Указанный выходной массив
«TFLite_Detection_PostProcess» не создается ни одной операцией в этом
граф. Это опечатка? Чтобы заставить это сообщение замолчать, передайте этот флаг:
allow_nonexistent_arrays