如何解决将 pytorch 模型转换为 Coreml 时出错层有 1 个输入,但预计至少有 2
我的目标是将我的 Pytorch 模型转换为 Coreml。我用 pytorch 进行推理没有问题。但是,在我跟踪我的模型并尝试转换它之后
trace = torch.jit.trace(traceable_model,data)
mlmodel = ct.convert(
trace,inputs=[ct.TensorType(name="Image",shape=data.shape)])
我收到以下错误 Error compiling model: "Error reading protobuf spec. validator error: Layer 'cur_layer_input.1' of type 925 has 1 inputs but expects at least 2."
我的模型中有一个带有 cur_layer
的 ConvLSTM 层。这是里面的东西。
class ConvLSTM(nn.Module):
def __init__(self,input_size,input_dim,hidden_dim,kernel_size,num_layers,#I cut out some of the init
for i in range(0,self.num_layers):
cur_input_dim = self.input_dim if i == 0 else self.hidden_dim[i - 1]
cell_list.append(ConvLSTMCell(input_size=(self.height,self.width),input_dim=cur_input_dim,hidden_dim=self.hidden_dim[i],kernel_size=self.kernel_size[i],bias=self.bias))
self.cell_list = nn.ModuleList(cell_list)
def forward(self,input_tensor,hidden_state=None):
if not self.batch_first:
# (t,b,c,h,w) -> (b,t,w)
input_tensor=input_tensor.permute(1,2,3,4)
# Implement stateful ConvLSTM
if hidden_state is not None:
raise NotImplementedError()
else:
hidden_state = self._init_hidden(batch_size=input_tensor.size(0))
layer_output_list = []
last_state_list = []
seq_len = input_tensor.size(1)
cur_layer_input = input_tensor
for layer_idx in range(self.num_layers):
h,c = hidden_state[layer_idx]
output_inner = []
for t in range(seq_len):
h,c = self.cell_list[layer_idx](input_tensor=cur_layer_input[:,:,:],cur_state=[h,c])
output_inner.append(h)
layer_output = torch.stack(output_inner,dim=1)
cur_layer_input = layer_output
layer_output = layer_output.permute(1,4)
layer_output_list.append(layer_output)
last_state_list.append([h,c])
if not self.return_all_layers:
layer_output_list = layer_output_list[-1:]
last_state_list = last_state_list[-1:]
return layer_output_list,last_state_list
我不太明白需要 2 的输入在哪里。
解决方法
coremltools 转换器通常会忽略他们不理解的模型部分。这导致转换显然是成功的,但实际上错过了模型的某些部分。
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