Tensorflow移动应用程序:不是有效的TensorFlow图形序列化:NodeDef提到attr'dilations'不在Op中

Question

我尝试在https://codelabs.developers.google.com/codelabs/tensorflow-for-poets-2的示例中替换graph.pb文件 但是它无法在Andriod中启动并出现错误:

不是有效的TensorFlow图形序列化:NodeDef提到attr'dilations'不在Op name = Conv2D中.

12-16 15:06:24.986 4310-4310/org.tensorflow.demo E/AndroidRuntime: Caused by: java.io.IOException: Not a valid TensorFlow Graph serialization: NodeDef mentions attr 'dilations' not in Op<name=Conv2D; signature=input:T, filter:T -> output:T; attr=T:type,allowed=[DT_HALF, DT_FLOAT]; attr=strides:list(int); attr=use_cudnn_on_gpu:bool,default=true; attr=padding:string,allowed=["SAME", "VALID"]; attr=data_format:string,default="NHWC",allowed=["NHWC", "NCHW"]>; NodeDef: conv0/Conv2D = Conv2D[T=DT_FLOAT, data_format="NHWC", dilations=[1, 1, 1, 1], padding="SAME", strides=[1, 2, 2, 1], use_cudnn_on_gpu=true](truediv, conv0/W). (Check whether your GraphDef-interpreting binary is up to date with your GraphDef-generating binary.).
at org.tensorflow.contrib.android.TensorFlowInferenceInterface.loadGraph(TensorFlowInferenceInterface.java:392)

如何使用正确的Conv2D graphDef生成推理pb文件？

Answer 1

我有同样的问题,并试图遵循上述解决方法.(没有成功)

但后来我重新评估了原来的错误."版本未与Tensorflow匹配"

这导致我(显而易见的)简单的解决方案对我有用.

验证笔记本电脑上使用的Tensorflow版本是否构建1.5.0

在Android版本中设置相同的版本.拍前额....

dependencies {
            compile 'org.tensorflow:tensorflow-android:1.5.0'
        }

Answer 2

我遇到过同样的问题。如此处所述，此错误似乎是由于用于运行训练脚本的 TensorFlow 版本与 Android 应用程序中包含的库版本之间的版本不匹配造成的。

要解决此问题，您可以尝试以下操作：

• 从http://ci.tensorflow.org/view/Nightly/job/nightly-android/lastSuccessfulBuild/artifact/out/下载夜间构建 libtensorflow_*
• 在Android演示项目根目录（除了“assets”、“src”、“jni”等）中创建一个名为“libs”的目录，并将（下载的）复制libandroid_tensorflow_inference_java.jar到其中
• 在“libs”内，创建一个名为“armeabi-v7a”的目录（或与您的架构匹配的任何目录）并将下载的文件libtensorflow_demo.so和libtensorflow_inference.so文件（与该架构相对应）复制到其中

• 在build.gradle中，设置nativeBuildSystem = 'none'并修改最后一个“依赖项”，如下所示：

  依赖项 { if (nativeBuildSystem == 'cmake' || nativeBuildSystem == 'none') { 实现文件('libs/libandroid_tensorflow_inference_java.jar') } }

• 编译、上传到测试设备并运行应用程序。这对我有用。