文章 ID: 000090639 內容類型: 錯誤訊息 最近查看日期: 2022 年 08 月 05 日

無法將自訂效率NetB0 模型轉換為中間表示 (IR) 格式

BUILT IN - ARTICLE INTRO SECOND COMPONENT
摘要

經過驗證的 EfficientNet 型號由 OpenVINO™ 支援。

描述
  • 使用此代碼產生此模型:

    model=tf.keras.applications.EfficientNetB0(

        include_top=True,

        weights=None,

        pooling=max,

        classes=2,

        classifier_activation="softmax"

    )

  • 將模型轉換為已保存的模式格式
  • 執行模型優化程式命令:

    mo --saved_model_dir model

  • 收到錯誤:

    [ ERROR ]  Cannot infer shapes or values for node "StatefulPartitionedCall".

    [ ERROR ]  Error converting shape to a TensorShape: Failed to convert 'masked_array(data=[--, 224, 224, 3],

                 mask=[ True, False, False, False],

           fill_value=-1000000007)' to a shape: 'masked'could not be converted to a dimension. A shape should either be single dimension (e.g. 10), or an iterable of dimensions (e.g. [1, 10, None])..

    [ ERROR ] 

    [ ERROR ]  It can happen due to bug in custom shape infer function .

    [ ERROR ]  Or because the node inputs have incorrect values/shapes.

    [ ERROR ]  Or because input shapes are incorrect (embedded to the model or passed via --input_shape).

    [ ERROR ]  Run Model Optimizer with --log_level=DEBUG for more information.

    [ ERROR ]  Exception occurred during running replacer "REPLACEMENT_ID" (): Stopped shape/value propagation at "StatefulPartitionedCall" node.

     For more information please refer to Model Optimizer FAQ, question #38. (https://docs.openvino.ai/latest/openvino_docs_MO_DG_prepare_model_Model_Optimizer_FAQ.html?question=38#question-38) Post Time

解決方法

遇到的錯誤是由於自訂模型中的某些層與 Model Optimizer 架構不相容。

Open Model Zoo 經過驗證 的 Intel 公共預先訓練效率 網路模型如下:

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