私はcfgと重みの形でカスタム構築されたYOLOモデルを持っています。ダークフロー ( https://github.com/thtrieu/darkflow )を使用して、このモデルを .pb および .meta ファイルに変換しました。
sudo ./flow --model cfg/license.cfg --load bin/yololp1_420000.weights --savepb --verbalise
結果の .pb(/license.pb) の分析は、
>>> import tensorflow as tf
>>> gf = tf.GraphDef()
>>> gf.ParseFromString(open('/darkflow/built_graph/license.pb','rb').read())
202339124
>>> [n.name + '=>' + n.op for n in gf.node if n.op in ( 'Softmax','Placeholder')]
[u'input=>Placeholder']
>>> [n.name + '=>' + n.op for n in gf.node if n.op in ( 'Softmax','Mul')]
[u'mul=>Mul', u'mul_1=>Mul', u'mul_2=>Mul', u'mul_3=>Mul', u'mul_4=>Mul', u'mul_5=>Mul', u'mul_6=>Mul', ...]
「入力」レイヤーはありますが、「出力」レイヤーはありません。モデルを tensorflow カメラ デモ検出 ( https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/android ) に移植しようとしました。カメラのプレビューは 1 秒後に停止します。Android の例外は以下のとおりです。
04-27 15:06:32.727 21721 21737 D gralloc : gralloc_lock_ycbcr success. format : 11, usage: 3, ycbcr.y: 0xc07cf000, .cb: 0xc081a001, .cr: 0xc081a000, .ystride: 640 , .cstride: 640, .chroma_step: 2
04-27 15:06:32.735 21721 21736 E TensorFlowInferenceInterface: Failed to run TensorFlow inference with inputs:[input], outputs:[output]
04-27 15:06:32.736 21721 21736 E AndroidRuntime: FATAL EXCEPTION: inference
04-27 15:06:32.736 21721 21736 E AndroidRuntime: Process: org.tensorflow.demo, PID: 21721
04-27 15:06:32.736 21721 21736 E AndroidRuntime: java.lang.IllegalArgumentException: No OpKernel was registered to support Op 'ExtractImagePatches' with these attrs. Registered devices: [CPU], Registered kernels:
04-27 15:06:32.736 21721 21736 E AndroidRuntime: <no registered kernels>
04-27 15:06:32.736 21721 21736 E AndroidRuntime: [[Node: ExtractImagePatches = ExtractImagePatches[T=DT_FLOAT, ksizes=[1, 2, 2, 1], padding="VALID", rates=[1, 1, 1, 1], strides=[1, 2, 2, 1]](47-leaky)]]
これを修正する方法は？「optimize_for_inference.py」を使用して.pbをモバイルに最適化された.pbにも変換しようとしましたが、使用しませんでした。これを考えると、変換された.pbファイルで適切に定義された入力および出力テンソル/レイヤーを取得する方法は? または、結果の.pbをTFカメラ検出デモに適切に移植する方法は?