Обнаружение объекта tensorflow - export_inference_graph.py - assign требует, чтобы формы обоих тензоров совпадали. lhs shape = [44] rhs shape = [360]

Я обучил модель обнаружения объекта с 11 классами (0 = базовые + 10 фактических классов), используя main_model.py. Впоследствии я хочу экспортировать график вывода, используя export_inference_graph.py. Я использую точно такой же pipeline_config_path, что и для обучения, а параметр training_checkpoint_prefix относится к модели model.ckpt, которую я обучил. Я получаю сообщение об ошибке ниже:

InvalidArgumentError (see above for traceback): Assign requires shapes of both tensors to match. lhs shape= [44] rhs shape= [360]
 [[Node: save/Assign_526 = Assign[T=DT_FLOAT, _class=["loc:@SecondStageBoxPredictor/BoxEncodingPredictor/biases"], use_locking=true, validate_shape=true, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"](SecondStageBoxPredictor/BoxEncodingPredictor/biases, save/RestoreV2:526)]]

labelmap: https://drive.google.com/file/d/1isVO81rbYRGNrSboUd_DQh03DOxWV5is/view?usp=sharing

файл конфигурации: https://drive.google.com/file/d/1vFkKbU5cytWMJwyt7tztLPxAnQ_bVnNo/view?usp=sharing

Python: 3.6.2 Tensorflow: 1.3.0

1
0
386
1

Ответы 1

Ваша карта меток и конфигурации исчезли. Убедитесь, что ваше num_classes = 11 вместо 90.

Другие вопросы по теме