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我有一个量化的 TensorflowLite 模型，我正在将其加载到运行 Android 11 的 Pixel 3 上。我使用 Tensorflow Lite 2.5 构建了模型，并且我正在使用适用于 Android 的 Tensorflow 的夜间构建。

我正在使用默认提供的 NNAPI 委托初始化 TFLite 解释器。

但是，当我加载模型时，我从 NNAPI 收到以下错误：

/OperationsUtils(16219): NN_RET_CHECK failed (frameworks/ml/nn/common/OperationsUtils.cpp:111): Operation QUANTIZE with inputs {TENSOR_FLOAT32} and outputs {TENSOR_QUANT8_ASYMM} is only supported since HAL version 1.2 (validating using HAL version 1.0)
E/Utils   (16219): Validation failed for operation QUANTIZE
E/OperationsUtils(16219): NN_RET_CHECK failed (frameworks/ml/nn/common/OperationsUtils.cpp:111): Operation QUANTIZE with inputs {TENSOR_FLOAT32} and outputs {TENSOR_QUANT8_ASYMM} is only supported since HAL version 1.2 (validating using HAL version 1.0)

Android 11 应该支持 NNAPI 1.2。TensorFlow 或 Android 是否缺少一些参数来支持 NNAPI 上的更高版本？

作为参考，这是我的 gradle 文件中的依赖项：

dependencies {
    // snip
    implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:0.0.0-nightly-SNAPSHOT'
    implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite-gpu:0.0.0-nightly-SNAPSHOT'
}
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1 回答 1

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事实证明，这些错误是来自 NNAPI 的更多警告。Tensorflow Lite 正在为所有可用设备创建模型，NNAPI 根据操作选择最好的一个。添加详细登录所有这一切的最终结果是 NNAPI 决定唯一能够处理模型的设备是 qti-default 设备。错误来自paintbox和nnapi-reference设备，然后在模型的执行中不使用它们。

我认为这些消息是在 NNAPI 上执行模型失败的原因，但还有其他问题。

所以这个问题的答案是 TensorFlow Lite 和 NNAPI 尽可能选择最受支持的设备，尽管出现可怕的错误消息。

于 2021-03-24T14:42:31.750 回答