Tensorflow: массиву Activation1, который является входом для оператора Div, создающего выходной массив drop / div, не хватает данных min / max - PullRequest
0 голосов
/ 26 апреля 2018

Я использую tenorflow 1.8.0rc1.Я пытаюсь сохранить очень простую модель NN в формате tflite с весовым квантованием, следуя этой документации: https://www.tensorflow.org/performance/quantization.

Однако при преобразовании с помощью toco я получаю эту ошибку:

Массив Relu, который является входом для оператора Div, создающего выходной массив drop / div, не имеет данных min / max, которые необходимы для квантования.Либо нацеливайтесь на неквантованный выходной формат, либо измените входной граф, чтобы он содержал информацию min / max, или передайте --default_ranges_min = и --default_ranges_max =, если вам не важна точность результатов. \ N "

И это график:

В какой-то момент он не жаловался на RELU, а назначил операции (исправлено, что понятия не имею, как),и если я удаляю слои RELU, он жалуется на слои Add. Любая идея, что происходит?

EDIT:

Только что понял, что между dropout_1 и активации2 (см. рисунок) есть узел act_quant, которыйдолжно быть поддельное квантование активации 2 (RELU). Это не происходит в первом слое, между выпадением и активацией 1. Я полагаю, в этом проблема? В соответствии с руководством по квантованию тензорного потока (прикрепленным ранее) сценарии, описанные там, должны переписать графсо всей необходимой информацией для токо, чтобы квантовать веса.

...