Ошибка TOCO ConverterError для преобразования .pb в .tflite keras - PullRequest
Новая
       16

Ошибка TOCO ConverterError для преобразования .pb в .tflite keras

0 голосов
/ 14 июня 2019

Я загружаю модель keras из файла json следующим образом: 

with open(str(incoming_json_file),'r') as fb:
    con = json.load(fb)

, где моя модель keras определяется следующим образом: 

{
    "model": "Sequential",
    "layers": [
        {
            "L1": "Conv2D(filters = 64, kernel_size=(2,2), strides=(2,2), padding='same', data_format='channels_last', activation='relu', use_bias=True, kernel_initializer='zeros', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=regularizers.l1(0.), bias_regularizer=regularizers.l1(0.), activity_regularizer=regularizers.l1(0.), kernel_constraint=max_norm(2.), bias_constraint=max_norm(2.), input_shape=(224,224,3))",
            "L2": "MaxPooling2D(pool_size=(2,2), strides=(2,2), padding='same', data_format='channels_last')",
            "L3": "Conv2D(filters = 64, kernel_size=(2,2), strides=(2,2), padding='same', data_format='channels_last', activation='relu', use_bias=True, kernel_initializer='zeros', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=regularizers.l1(0.), bias_regularizer=regularizers.l1(0.), activity_regularizer=regularizers.l1(0.), kernel_constraint=max_norm(2.), bias_constraint=max_norm(2.))",
            "L4": "MaxPooling2D(pool_size=(2,2), strides=(2,2), padding='same', data_format='channels_last')",
            "L5": "Conv2D(filters = 64, kernel_size=(2,2), strides=(2,2), padding='same', data_format='channels_last', activation='relu', use_bias=True, kernel_initializer='zeros', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=regularizers.l1(0.), bias_regularizer=regularizers.l1(0.), activity_regularizer=regularizers.l1(0.), kernel_constraint=max_norm(2.), bias_constraint=max_norm(2.))",
            "L6": "Conv2D(filters = 64, kernel_size=(2,2), strides=(2,2), padding='same', data_format='channels_last', activation='relu', use_bias=True, kernel_initializer='zeros', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=regularizers.l1(0.), bias_regularizer=regularizers.l1(0.), activity_regularizer=regularizers.l1(0.), kernel_constraint=max_norm(2.), bias_constraint=max_norm(2.))",
            "L7": "Conv2D(filters = 64, kernel_size=(2,2), strides=(2,2), padding='same', data_format='channels_last', activation='relu', use_bias=True, kernel_initializer='zeros', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=regularizers.l1(0.), bias_regularizer=regularizers.l1(0.), activity_regularizer=regularizers.l1(0.), kernel_constraint=max_norm(2.), bias_constraint=max_norm(2.))",
            "L8": "MaxPooling2D(pool_size=(2,2), strides=(2,2), padding='same', data_format='channels_last')",
            "L9": "Flatten()",
            "L10": "Dense(4096, activation='softmax', use_bias=True, kernel_initializer='zeros', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=regularizers.l1(0.), bias_regularizer=regularizers.l1(0.), activity_regularizer=regularizers.l1(0.), kernel_constraint=max_norm(2.), bias_constraint=max_norm(2.))",
            "L11": "Dropout(0.4)",
            "L12": "Dense(2048, activation='softmax', use_bias=True, kernel_initializer='zeros', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=regularizers.l1(0.), bias_regularizer=regularizers.l1(0.), activity_regularizer=regularizers.l1(0.), kernel_constraint=max_norm(2.), bias_constraint=max_norm(2.))",
            "L13": "Dropout(0.4)",
            "L14": "Dense(1000, activation='softmax', use_bias=True, kernel_initializer='zeros', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=regularizers.l1(0.), bias_regularizer=regularizers.l1(0.), activity_regularizer=regularizers.l1(0.), kernel_constraint=max_norm(2.), bias_constraint=max_norm(2.))",
            "L15": "Dropout(0.4)"
        }
    ]
}

После загрузки модели и ее преобразования вВ формате .pb я пытаюсь преобразовать протобуфер модели в модель tflite следующим образом: 

mycmd = 'tflite_convert --inference_type=QUANTIZED_UINT8 --output_file={} --graph_def_file={} --input_arrays={} --output_arrays={} quantize_weights=true --std_dev_values=1 --mean_values=0 --default_ranges_min=-2 --default_ranges_max=2'.format((tflite_model_name),pb_model_path,str(input_name[0]),str(output_name[0]))
os.system(mycmd)

Но я получаю следующую ошибку: 

2019-06-14 18:34:45.096579: F tensorflow/lite/toco/graph_transformations/resolve_tensorflow_switch.cc:98] Check failed: other_op->type == OperatorType::kMerge Found Mul as non-selected output from Switch, but only Merge supported.
Aborted (core dumped)

Я пытался сделать что-то вродеэто: 

"L15": "Dropout(0.4, training=False)"

, но, похоже, это не работает.

Любые идеи по устранению ошибки.Я видел это и пытался перевести Dropout в тестовый режим, но для этого нет жизнеспособного варианта.

...