TensorFlow .pb в.tflite (глубины ввода / вывода и глубина_множителя не совпадают)

1. Шаги приняты.

a. Обучил модель с кодом, найденным в веб-публикации. (Успех) (Окно 10)

Исходное сообщение = ( ссылка на сообщение)

TrainingPythonCode


b.Конвертировал файл.pb, используя приведенный ниже код. (Успех) (Окно 10)

код k2tf_convert


Выполните оптимизацию, используя optimize_for_inference.py из учетной записи Tensorflow github.(Ubuntu 16.4)(Успех)

ссылка optimize_for_inference


d.Execute TOCO для файла.pb в.lite(Ubuntu 16.4) Команда, используемая для выполнения кода.

`toco
--input_file=tf_files/optimized_graph.pb  \
--output_file=tf_files/optimized_graph.lite  \
--input_format=TENSORFLOW_GRAPHDEF  \
--output_format=TFLITE  \
--input_shape=1,224,224,3  \
--input_array=input_1  \
--output_array=final_result_0  \
--inference_type=FLOAT  \
--input_data_type=FLOAT`

Эта проблема

Когда команда преобразования toco выполнена, возвращается сообщение об ошибке, в котором говорится: "Глубина ввода / вывода и глубина_множителя не совпадают", что является возвращаемым сообщением из файла с именем "spreadate_fixed_sizes.cc".

Изображение имеет больше информации Изображение ошибки

Поэтому мне интересно, есть ли какое-либо решение, чтобы обойти или исправить эту проблему.


Системная информация

1. Запуск на - Tensorflow-GPU

2.OS - Windows 10 и Ubuntu 16.4

3.Tensorflow версия - 1.10 (пробовал на 1.8-Failed тоже)

0 ответов

Другие вопросы по тегам