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我为自定义数据集重新训练了 inception v3 模型。但是在重新训练后，当我查看 TenosorGraph 时，我发现添加了一个名为 reshape 的层，然后是一个完全连接的层。我必须使用 snapdragonneural 处理引擎 (SNPE) 在嵌入式设备上运行模型，但它目前不支持重塑层以在 DSP 上运行。

是否有可能在不添加重塑层的情况下重新训练 inception v3。下面是添加了重塑层的再训练代码。

完整的代码可在此处获得： https ://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py

我按照 Qualcomm 神经处理引擎教程构建示例应用程序。

当应用程序加载模型发生错误。错误信息如下

我怎么解决这个问题？

我将图形保存到 .pb 文件中。将 .pb 转换为 .dlc 时出现错误。有谁知道为什么？

我构建模型的代码：

转换命令：

错误信息：

转换自定义张量流图时，我看到与将密集层从 pb 格式转换为 DLC 格式相关的错误：

我对此有点困惑，因为该层只是一个紧随 2D 卷积的密集层，我确信 SNPE 支持它。错误的原因是什么？

图的拓扑如下：

注意：我也将这个问题发布到 qualcomm 开发者网络，但似乎没有出现，可能是因为审核队列。

这个用python定义的简单神经网络：

结果如下图拓扑：

节点 36 和 44 之间的重塑操作的目的是什么？我正在使用不允许重塑操作的 Snapdragon 神经处理引擎 (SNPE)。有没有办法在没有重塑操作的情况下表达这个模型？

我刚刚开始使用 python API tensor flow，downloading ML file我收到以下错误

"C:\Users\IVISSW\Desktop\snpe-1.12.0> python ./models/inception_v3/scripts/setup_inceptionv3.py -a ./temp-assets-cache -d 文件 "./models/inception_v3/scripts/setup_inceptionv3 .py"，第 159 行，异常除外，错误：^ SyntaxError: invalid syntax"

有什么解决方案吗，我尝试了很多东西，但找不到任何合适的解决方案。

我正在关注本教程

我尝试使用 Qualcomm SNPE 在我的 snapdragon 820 上集成优化 SSD 模型计算。我成功地将 SSD Tensorflow 模型转换为 DLC 文件。

没有整合 SSD 模型的例子我尝试了不同的解决方案但没有成功。

有人在 snpe run net 可执行文件上找到示例或有解决方案吗？

编辑：

首先，当我生成 dlc 模型（来自 tensorflow 模型 github）时，我得到了该输出（这似乎不正确）：

然后我为 snpe-net-run 生成输出：

对于每个图像，它都会生成 detection_classes:0.raw 文件。

该文件不为空，但所有图像似乎都相同。

这是我得到的示例文件：

http://www.filedropper.com/detectionclasses0

使用 Qualcomm 神经网络 SDK。我可以运行 SNPE SDK 示例并更改为 inception_v3 模型，工作正常。

但是snpe会在execute()中阻塞ui线程；

我没有办法阻止这一切。android 用户会得到糟糕的用户体验。

我尝试过：低优先级线程、作业调度程序等

当我用 GPU 执行 snpe 时，它​​总是阻塞 UI。

我如何配置SNPE，Android UI 是高优先级，SNPE 是低优先级，所以我们可以快速得到结果而不阻塞UI

谢谢你。

尝试从 Qualcomm SNPE 1.14 运行设置脚本以将 MobileNet_V2 图形转换为 .DLC 格式时遇到问题。

它通过了optimize_for_inference阶段，但在运行convert_to_dlc时失败，收到以下错误：

- 123 - ERROR - Conversion failed: ElementWise resolver must implement broadcast method.

我猜这是来自残差块，因为添加操作是 Mobilenet_V2 expand_conv 块中唯一的元素操作。

我设法将 ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17 模型转换为 dlc 文件。

该模型在 Android 上运行，但输出实际上是空白的（分数只有 1.0，框和类只有 0.0）

我不确定到底出了什么问题。

这就是我对已经裁剪的图像进行预处理的方式，在本例中为 300x300。该模型未量化，我正在使用 FloatTensor。我确实尝试使用 UserBufferTensor，但我得到一个错误，而不是说前向传播不起作用。