Ошибка при использовании SNPE для преобразования тензорного плотного слоя

При преобразовании пользовательского графика тензорного потока я вижу ошибки, связанные с преобразованием плотного слоя из формата pb в формат DLC:

2017-11-02 13:43:35,260 - 305 - WARNING - WARNING_TF_SCOPE_OP_NOT_CONSUMED: Operation (dense/Tensordot/transpose) not consumed by converter: Transpose.
2017-11-02 13:43:35,261 - 305 - WARNING - WARNING_TF_SCOPE_OP_NOT_CONSUMED: Operation (dense/Tensordot/transpose_1) not consumed by converter: Transpose.
2017-11-02 13:43:35,261 - 305 - WARNING - WARNING_TF_SCOPE_OP_NOT_CONSUMED: Operation (dense/Tensordot/MatMul) not consumed by converter: MatMul.
2017-11-02 13:43:35,261 - 305 - WARNING - WARNING_TF_SCOPE_OP_NOT_CONSUMED: Operation (dense/BiasAdd) not consumed by converter: BiasAdd.
2017-11-02 13:43:35,261 - 305 - WARNING - WARNING_TF_SCOPE_OP_NOT_CONSUMED: Operation (logit/Tensordot/transpose) not consumed by converter: Transpose.
2017-11-02 13:43:35,262 - 305 - WARNING - WARNING_TF_SCOPE_OP_NOT_CONSUMED: Operation (logit/Tensordot/transpose_1) not consumed by converter: Transpose.
2017-11-02 13:43:35,262 - 305 - WARNING - WARNING_TF_SCOPE_OP_NOT_CONSUMED: Operation (logit/Tensordot/MatMul) not consumed by converter: MatMul.
2017-11-02 13:43:35,262 - 305 - WARNING - WARNING_TF_SCOPE_OP_NOT_CONSUMED: Operation (logit/BiasAdd) not consumed by converter: BiasAdd.
2017-11-02 13:43:35,263 - 123 - ERROR - Conversion failed: Some operations in the Tensorflow graph were not resolved to a layer!

Меня это немного смущает, потому что слой представляет собой просто плотный слой, следующий за 2D сверточным, который, я уверен, поддерживается SNPE. В чем причина ошибки?

Топология графа выглядит следующим образом:

0 input_layer Placeholder
1 conv2d/kernel Const
2 conv2d/kernel/read Identity
└─── Input0 ─ conv2d/kernel
3 conv2d/bias Const
4 conv2d/bias/read Identity
└─── Input0 ─ conv2d/bias
5 conv2d/convolution Conv2D
└─── Input0 ─ input_layer
└─── Input1 ─ conv2d/kernel/read
6 conv2d/BiasAdd BiasAdd
└─── Input0 ─ conv2d/convolution
└─── Input1 ─ conv2d/bias/read
7 conv2d/Relu Relu
└─── Input0 ─ conv2d/BiasAdd
8 max_pooling2d/MaxPool MaxPool
└─── Input0 ─ conv2d/Relu
9 conv2d_1/kernel Const
10 conv2d_1/kernel/read Identity
└─── Input0 ─ conv2d_1/kernel
11 conv2d_1/bias Const
12 conv2d_1/bias/read Identity
└─── Input0 ─ conv2d_1/bias
13 conv2d_2/convolution Conv2D
└─── Input0 ─ max_pooling2d/MaxPool
└─── Input1 ─ conv2d_1/kernel/read
14 conv2d_2/BiasAdd BiasAdd
└─── Input0 ─ conv2d_2/convolution
└─── Input1 ─ conv2d_1/bias/read
15 conv2d_2/Relu Relu
└─── Input0 ─ conv2d_2/BiasAdd
16 max_pooling2d_2/MaxPool MaxPool
└─── Input0 ─ conv2d_2/Relu
17 conv2d_2/kernel Const
18 conv2d_2/kernel/read Identity
└─── Input0 ─ conv2d_2/kernel
19 conv2d_2/bias Const
20 conv2d_2/bias/read Identity
└─── Input0 ─ conv2d_2/bias
21 conv2d_3/convolution Conv2D
└─── Input0 ─ max_pooling2d_2/MaxPool
└─── Input1 ─ conv2d_2/kernel/read
22 conv2d_3/BiasAdd BiasAdd
└─── Input0 ─ conv2d_3/convolution
└─── Input1 ─ conv2d_2/bias/read
23 conv2d_3/Relu Relu

Примечание. Я также разместил этот вопрос в сети разработчиков Qualcomm, но, похоже, он не появился, возможно, из-за очереди на модерацию.

Источник

0 ответов

Я столкнулся с той же проблемой при использовании плотного слоя (API tf.layers.dense). Причина проблемы в том, что к весам применяется операция изменения формы (введенная API tf.layer.dense). Конвертер неверно интерпретирует это как часть выполнения модели и, следовательно, пытается преобразовать в слой, который он не может, поскольку для него нет входных слоев.

Вы можете использовать reshape (tf.reshape API) между сверткой и полностью подключенным, чтобы сгладить тензор, и он будет работать нормально.

Источник
Другие вопросы по тегам