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OS プラットフォームとディストリビューション: Linux Ubuntu 14.04 TensorFlow バージョン: バイナリからの tensorflow (1.4.0)、CUDA/cuDNN バージョン: cuda 8.0

Tensorflow を使用してカスタマイズされたモデルをトレーニングし、それをモバイル アプリ用の tensorflow lite モデルにしようとしています。私のモデルは次のように定義します:

def P_Net(inputs,label=None,bbox_target=None,landmark_target=None,training=True):
    #define common param
    with slim.arg_scope([slim.conv2d],
                        activation_fn=prelu,
                        weights_initializer=slim.xavier_initializer(),
                        biases_initializer=tf.zeros_initializer(),
                        weights_regularizer=slim.l2_regularizer(0.0005), 
                        padding='valid'):
        print inputs.get_shape()
        net = slim.conv2d(inputs, 28, 3, stride=1,scope='conv1')
......
        conv4_1 = slim.conv2d(net,num_outputs=2,kernel_size=[1,1],stride=1,scope='conv4_1',activation_fn=tf.nn.softmax)
        #conv4_1 = slim.conv2d(net,num_outputs=1,kernel_size=[1,1],stride=1,scope='conv4_1',activation_fn=tf.nn.sigmoid)
        
        print conv4_1.get_shape()
        #batch*H*W*4
        bbox_pred = slim.conv2d(net,num_outputs=4,kernel_size=[1,1],stride=1,scope='conv4_2',activation_fn=None)
        print bbox_pred.get_shape()

ここで、conv4_1 と conv4_2 は出力層です。

私はモデルをフリーズします:

freeze_graph.freeze_graph('out_put_model/model.pb', '', False, model_path, 'Squeeze,Squeeze_1', '', '', 'out_put_model/frozen_model.pb', '', '')

その後、テンソルボードを使用してグラフを表示できました。再読して再確認すると、チェックポイント モデルと同じ情報が得られます。

次に、frozen_model.pb を tensorflow lite モデルに保存しようとします。tensorflow 1.4.0 には tensorflow lite モジュールがありませんが、github から tensorflow をチェックアウトし、bazel を次のように実行します。

bazel run --config=opt   //tensorflow/contrib/lite/toco:toco --   --input_file='/home/sens/mtcnn_cat/MTCNN-Tensorflow/test/out_put_model/frozen_model.pb'    --output_file='/home/sens/mtcnn_cat/MTCNN-Tensorflow/test/out_put_model/pnet.tflite'    --inference_type=FLOAT   --input_shape=1,128,128,3   --input_array=image_height,image_width,input_image   --output_array=Squeeze,Squeeze_1  --input_format=TENSORFLOW_GRAPHDEF --output_format=TFLITE --dump_graphviz=/tmp

ただし、出力配列が見つからないというエラーが表示されます。

INFO: Running command line: bazel-bin/tensorflow/contrib/lite/toco/toco '--input_file=/home/sens/mtcnn_cat/MTCNN-Tensorflow/test/out_put_model/frozen_model.pb' '--output_file=/home/sens/mtcnn_cat/MTCNN-Tensorflow/test/out_put_model/pnet.tflite' '--inference_type=FLOAT' '--input_shape=1,128,128,3' '--input_array=image_height,image_width,input_image' '--output_array=Squeeze,Squeeze_1' '--input_format=TENSORFLOW_GRAPHDEF' '--output_format=TFLITE' '--dump_graphviz=/tmp'
2018-04-03 11:17:37.412589: I tensorflow/contrib/lite/toco/import_tensorflow.cc:1172] Converting unsupported operation: Abs
2018-04-03 11:17:37.412660: I tensorflow/contrib/lite/toco/import_tensorflow.cc:1172] Converting unsupported operation: Abs
2018-04-03 11:17:37.412699: I tensorflow/contrib/lite/toco/import_tensorflow.cc:1172] Converting unsupported operation: Abs
2018-04-03 11:17:37.412880: F tensorflow/contrib/lite/toco/tooling_util.cc:686] Check failed: model.HasArray(output_array) Output array not found: Squeeze,Squeeze_1

質問：

  1. --output_array=Squeeze,Squeeze_1パラメータを設定するには？テンソルボードの出力ノードと同じだと思いfreeze_graph()ます。「Squeeze」および「Squeeze_1」ノードが見つかりますここに画像の説明を入力

  2. --input_shape=1,128,128,3 --input_array=image_height,image_width,input_imageパラメータを設定するには？モバイルに固定サイズの画像入力があることを確認して見つけましたが、私のモデルでは、入力画像のサイズが固定されておらず、次のような完全な畳み込み入力がありません。

         self.image_op = tf.placeholder(tf.float32, name='input_image')
     self.width_op = tf.placeholder(tf.int32, name='image_width')
     self.height_op = tf.placeholder(tf.int32, name='image_height')
     image_reshape = tf.reshape(self.image_op, [1, self.height_op, self.width_op, 3])

幅1 ×高さ×3 に変形ここに画像の説明を入力

では、これを入力形状として記述するにはどうすればよいでしょうか。

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