問題タブ [tensorflow-lite]

次の例を使用して tensorflow モデルを作成しました: http://cv-tricks.com/tensorflow-tutorial/training-convolutional-neural-network-for-image-classification/ ここからコードをダウンロードできます: https:// github.com/sankit1/cv-tricks.com/tree/master/Tensorflow-tutorials/tutorial-2-image-classifier また、 http: //cv-tricks.com/how の「2.グラフのフリーズ」セクションを使用しました-to/freeze-tensorflow-models/ を使用して、モデルの *.pb ファイルを作成します。https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/liteの「TensorFlow SavedModel を TensorFlow Lite に変換する」で説明されているように、toco コマンド ライン ツールで *.pb ファイルを変換しようとしています。 /toco/g3doc/cmdline_examples.md#savedmodel を実行すると、次のエラーが発生しました:

(venv) user@user-desktop:~/PycharmProjects/tensorflow_tutorial/tensorflow$ bazel run -c opt tensorflow/contrib/lite/toco:toco -- --savedmodel_directory=/home/user/PycharmProjects/tensorflow_tutorial/tutorial-2- image-classifier --output_file=/home/user/PycharmProjects/tensorflow_tutorial/tutorial-2-image-classifier/dogs-cats-model.tflite 警告: /home/user/.cache/bazel/_bazel_user/e21a56d90e65395c94952f8aa3d0c4bc/external/protobuf_archive /WORKSPACE:1: /home/user/.cache/bazel/_bazel_user/e21a56d90e65395c94952f8aa3d0c4bc/external/protobuf_archive/WORKSPACE (@com_google_protobuf) のワークスペース名が、リポジトリの定義 (@protobuf_archive) で指定された名前と一致しません。これにより、将来のバージョンでビルド エラーが発生します。情報: 分析対象 //tensorflow/contrib/lite/toco:toco (0 個のパッケージが読み込まれました)。情報: 1 つのターゲットが見つかりました... 警告: cache/bazel/_bazel_user/e21a56d90e65395c94952f8aa3d0c4bc/execroot/org_tensorflow/bazel-out/k8-opt/bin/tensorflow/contrib/lite/toco/toco 情報: 経過時間: 0.271 秒、クリティカル パス: 0.00 秒 情報: 0 プロセス。INFO: ビルドが正常に完了しました。合計 1 つのアクション INFO: 実行中のコマンド ライン: /home/user/.cache/bazel/_bazel_user/e21a56d90e65395c94952f8aa3d0c4bc/execroot/org_tensorflow/bazel-out/k8-opt/bin/tensorflow/contrib/lite/toco /toco '--savedmodel_directory=/home/user/PycharmProjects/tensorflow_tutorial/tutorial-2-image-classifier' '--output_file=/home/user/PycharmProjects/tensorflow_tutorial/tutorial-2-image-classifier/dogs-cats- model.tflite' 2018-05-07 01:33:13.776954: F tensorflow/contrib/lite/toco/toco_saved_model.cc:34]チェックに失敗しました: tensorflow::MaybeSavedModelDirectory(model_path) モデルは、サポートされている SavedModel 形式で保存されていません。

このエラーをスローする関数は、https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/lite/toco/toco_saved_model.cc の MaybeSavedModelDirectory です 。https :/でその実装を調べました 。 /github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/cc/saved_model/loader.cc 実際には、モデル ディレクトリで *.pb または *.pbtxt ファイルを探していて、要求された場所にこのファイルを取得したので、なぜこのエラーが発生しますか?

マシンの詳細: OS プラットフォームとディストリビューション - ubuntu x64、TensorFlow のインストール元 - pip、TensorFlow バージョン - cpu バージョン 1.8.0、Bazel バージョン - 0.13.0、CUDA/cuDNN バージョン - cuda なし、GPU モデルとメモリ - GPU なし、Exact再現するコマンド - 不要、python バージョン - 3.5.2

Android で動作する .tflite モデルが iOS アプリで動作しない

outに NULL を与える

uint8_t* out = interpreter->typed_tensor<uint8_t>(input);

out = NULLであるすべての可能性を教えてください。

そして、tensorflow-lite で提供されている例の入力の原因は何ですか入力 = 88で、入力 = 27を取得しています

int input = interpreter->inputs()[0];

次のコード (tf_lite_converter.py) を使用して、.pb ファイルに保存されている既存の凍結グラフを変換しようとしました。

でコードを実行すると

私のアナコンダ環境では、エラーが発生します：

私の目標は、.pb-graph から tensorflowlite-model を取得して、Android アプリケーションで使用することです。すでに bazel を介して toco を使用して tflite をビルドしようとしましたが、おそらく (またはほとんどの場合) 何か間違ったことをしたか、問題を修正する正しい方法ではありませんでした。

Tensorflow-Developers からの参照ビデオ: https://youtu.be/FAMfy7izB6A?t=11m49s

Tensorflow を使用してオブジェクト検出用に独自のモデルをトレーニングし、Android 用の Tensorflow モバイルで動作するようにしました。Tensorflow Lite がリリースされ、将来的にモバイルに取って代わるので、私はそれを使い始めたいと思っていました。Tensorflow チームは、オブジェクト検出用の TFLite のデモを提供しました (ここで見つけることができます)。そのため、自分のモデルで動作させようとしましたが、タイトルにエラーが発生しました。logcat は次のとおりです。

注 :モデルをトレーニングするためのチェックポイントとして、ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17を使用しました。コードで変更したのは、これ (TFLiteObjectDetectionAPIModel.java) だけです。

検出するオブジェクトが 2 つしかないためです。どんな助けや情報でも大歓迎です。