AWS DeepLens Guia página 143

"op": "Pooling",
"name": "pool1",
"attr": {
"global_pool": "True",
"kernel": "(7, 7)",
"pool_type": "avg",
"stride": "(1, 1)"
},
"inputs": <your input shape>
},
Después de lastridepropiedad se agrega a todas las capas de la agrupación, no debería obtener el error
y todo debería funcionar según lo previsto. Para obtener más información, consulte
¿Cómo se resuelve el error de optimización del modelo cuando al
objeto de la lista le falta el atributo de la forma?
Recibe el siguiente mensaje de error durante la optimización de modelo cuando los nombres de la capa de
los operadores no nulos tienen sufijos:
File "/opt/intel/deeplearning_deploymenttoolkit_2017.1.0.5852/
deployment_tools/model_optimizer/model_optimizer_mxnet/mxnet_convertor/
mxnet_layer_utils.py", line 75, in transform_convolution_layer
res = np.ndarray(l.weights.shape)
AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'
En un editor de texto, abra el archivo del símbolo del modelo (<model_name>-symbol.json). Elimine los
sufijos de todos los nombres de capa para los operadores no nulos. A continuación se muestra un ejemplo
de cómo se define un operador no nulo:
{
"op": "Convolution",
"name": "deep_dog_conv0_fwd",
"attr": {
"dilate": "(1, 1)",
"kernel": "(3, 3)",
"layout": "NCHW",
"no_bias": "False",
"num_filter": "64",
"num_group": "1",
"pad": "(0, 0)",
"stride": "(2, 2)"
}
}
Cambie "name": "deep_dog_conv0_fwd" a "name": "deep_dog_conv0"x.
Por el contrario, a continuación se muestra un ejemplo de un operador nulo:
{
"op": "null",
"name": "deep_dog_conv0_weight",
"attr": {
"__dtype__": "0",
"__lr_mult__": "1.0",
"__shape__": "(64, 0, 3, 3)",
"__wd_mult__": "1.0"
}
},
AWS DeepLens Guía para desarrolladores
Solución de problemas de implementaciones
de modelo en el dispositivo
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