1 Вопрос: Как скомпилировать экстрактор встраивания в Edge TPU Model Compiler?

вопрос создан в Thu, May 2, 2019 12:00 AM

Ошибка при компиляции встроенного экстрактора на коралле

Я пытаюсь переобучить классификатор изображений на моем устройстве Coral EdgeTPU. Поэтому я следовал инструкциям, описанным в Коралловой модели «Retrain для модели классификации изображений на устройство "учебник :

создание встроенного экстрактора

На самом деле я создал файл tflite экстрактора для встраивания в соответствии с приведенным примером:

tflite_convert \
--output_file=mobilenet_v1_embedding_extractor.tflite \
--graph_def_file=mobilenet_v1_1.0_224_quant_frozen.pb \
--input_arrays=input \
--output_arrays=MobilenetV1/Logits/AvgPool_1a/AvgPool

Загрузка компилятора модели Edge TPU

Я получил файл mobilenet_v1_embedding_extractor.tflite и загрузил его в Edge TPU Model Compiler. К сожалению, процесс компиляции завершается неудачно, и я получаю следующее сообщение об ошибке:


ERROR: Something went wrong. Couldn't compile model.

More details
--------------
Start Time     2019-05-02T14:14:53.309219Z
State          FAILED
Duration       5.963912978s
Type           type.googleapis.com/google.cloud.iot.edgeml.v1beta1.CompileOperationMetadata
Name           operations/compile/16259636989695619987

С моей точки зрения, вышеупомянутая процедура должна быть выполнена до того, как на устройстве raspberryPi + edgeTPU /devBoard будет выполнено обучение на устройстве с помощью сценария classification_transfer_learning.py.

Надеюсь, вы подскажете мне, как решить проблему, и заранее спасибо.

Обновление от 3 мая 2019 года

Компиляция работает без каких-либо ошибок при использовании неизмененной модели mobilenet_v1_1.0_224_quant.tflite.

Я использовал квантованную модель из тензор потока .

    
0
1 ответ                              1                         

Похоже, что некоторые флаги для tflite_convert отсутствуют. Мы исправим на сайте как можно скорее. Пожалуйста, попробуйте:

tflite_convert \
--output_file=mobilenet_v1_embedding_extractor.tflite \
--graph_def_file=mobilenet_v1_1.0_224_quant_frozen.pb \
--inference_type=QUANTIZED_UINT8 \
--mean_values=128 \
--std_dev_values=128 \
--input_arrays=input \
--output_arrays=MobilenetV1/Logits/AvgPool_1a/AvgPool

Это означает, что вы хотите преобразовать в модель квантования, которая пока является единственным допустимым форматом для конвертера edgetpu. С этими флагами все должно работать нормально.

    
3
2019-05-03 18: 48: 48Z
источник размещен Вот