python - ValueError: None 仅在第一维中受支持。张量“flatbuffer_data”的形状无效“[None, None, 1, 512]”

Question

我正在尝试将我的 tensorflow 模型（2.0）转换为 tensorflow lite 格式。我的模型有两个输入层，如下所示：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.models import load_model
from tensorflow.keras.layers import Lambda, Input, add, Dot, multiply, dot 
from tensorflow.keras.backend import dot, transpose, expand_dims
from tensorflow.keras.models import Model

r1 = Input(shape=[None, 1, 512], name='flatbuffer_data') # I want to take a variable amount of 
# 512 float embeddings from my flatbuffer, if the flatbuffer has 4, embeddings then it would
# be inferred as shape=[4, 1, 512], if it has a 100 embeddings, then it is [100, 1, 512].
r2 = Input(shape=[1, 512], name='query_embedding')

#Example code

minus_r1 = Lambda(lambda x: -x, name='invert_value')(r1)
subtracted = add([r2, minus_r1], name='embeddings_diff')

out1 = tf.argsort(subtracted)
out2 = tf.sort(subtracted)

model = Model([r1, r2], [out1, out2])

然后我在图层上做一些张量操作并保存模型如下（没有训练，因此没有可训练的参数，只有一些我想移植到 android 的线性代数操作）

model.save('combined_model.h5')

我得到了我的 tensorflow .h5 模型，因此当我尝试将其转换为 tensorflow lite 时，我收到以下错误：

import tensorflow as tf
model = tf.keras.models.load_model('combined_model.h5')
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
tflite_model = converter.convert()

#Error
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/home/aspiring1/.virtualenvs/faiss/lib/python3.6/site-packages/tensorflow_core/lite/python/lite.py", line 446, in convert
    "invalid shape '{1}'.".format(_get_tensor_name(tensor), shape_list))
ValueError: None is only supported in the 1st dimension. Tensor 'flatbuffer_data' has invalid shape '[None, None, 1, 512]'.

我知道我们在 tensorflow 1.x 中使用 tensorflow 占位符进行了动态和静态形状推断。tensorflow 2.x 中是否有类似物？另外，我也很欣赏 tensorflow 1.x 中的解决方案。

我读过的一些答案和博客可能会有所帮助： Tensorflow：如何保存/恢复模型？

了解张量流中的动态和静态形状

了解张量流形状

使用上面的第一个链接，我还尝试创建一个 tensorflow 1.x 图表并尝试使用该saved model格式保存它，但我没有得到想要的结果。

你可以在这里找到我的代码：tensorflow 1.x gist code

标签： pythontensorflowkerastensorflow-litetf.keras

Answer 1

完整代码：https ://drive.google.com/file/d/1MN4-FX_-hz3y-UAuf7OTj_XYuVTlsSTP/view?usp=sharing

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为什么这不起作用？

我知道我们在 tensorflow 1.x 中使用 tensorflow 占位符进行了动态和静态形状推断。tensorflow 2.x 中是否有类似物

这一切仍然正常。我认为问题在于tf.lite它不处理动态形状。我认为它预先分配了所有的张量，一次并重新使用它们（我可能是错的）。

所以，首先是额外的维度：

[None, None, 1, 512]

keras.Input总是包含一个批处理维度，它tf.lite可以处理未知（这个限制在 中似乎放宽了tf-nightly）。

但lite似乎更喜欢批量维度为 1。如果您切换到：

r1 = Input(shape=[4], batch_size=None, name='flatbuffer_data')
r2 = Input(shape=[4], batch_size=1, name='query_embedding')

通过转换，但当您尝试执行 tflite 模型时仍然失败，因为模型希望所有未知维度为1：

converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
tflite_model = converter.convert()

i = tf.lite.Interpreter(model_content=tflite_model)
i.allocate_tensors()
i.get_input_details()

i.set_tensor(0, tf.constant([[0.,0,0,0],[1,1,1,1],[2,2,2,2]]))
i.set_tensor(1, tf.constant([[0.,0,0,0]]))

ValueError: Cannot set tensor: Dimension mismatch. Got 3 but expected 1 for dimension 0 of input 0.

您可以按照tf-nightly您编写的模型转换模型，但由于未知维度假定为 1，因此也无法运行：

r1 = Input(shape=[None, 4], name='flatbuffer_data') 
r2 = Input(shape=[1, 4], name='query_embedding')

...

import tensorflow as tf
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
tflite_model = converter.convert()

i = tf.lite.Interpreter(model_content=tflite_model)
i.allocate_tensors()
print(i.get_input_details())

i.set_tensor(0, tf.constant([[[0.,0,0,0],[1,1,1,1],[2,2,2,2]]]))
i.set_tensor(1, tf.constant([[[0.,0,0,0]]]))

ValueError: Cannot set tensor: Dimension mismatch. Got 3 but expected 1 for dimension 1 of input 0.

解决方案？不，几乎。

我认为你需要给这个数组一个比你期望的更大的大小，并传递一个 int 告诉你的模型有多少元素要切出：

n = Input(shape=(), dtype=tf.int32, name='num_inputs')
r1 = Input(shape=[1000, 4], name='flatbuffer_data')
r2 = Input(shape=[4], name='query_embedding')

#Example code
x = tf.reshape(r1, [1000,4])
x = tf.gather(x, tf.range(tf.squeeze(n)))
minus_r1 = Lambda(lambda x: -x, name='invert_value')(x)
subtracted = add([r2, minus_r1], name='embeddings_diff')

out1 = tf.argsort(subtracted, name='argsort')
out2 = tf.sort(subtracted, name="sorted")

model = Model([r1, r2, n], [out1, out2])

然后它工作：

converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
tflite_model = converter.convert()

i = tf.lite.Interpreter(model_content=tflite_model)
i.allocate_tensors()

for d in i.get_input_details():
  print(d)

a = np.zeros([1000, 4], dtype=np.float32)
a[:3] = [
          [0.,0,0,0],
          [1,1,1,1],
          [2,2,2,2]]

i.set_tensor(0, tf.constant(a[np.newaxis,...], dtype=tf.float32))
i.set_tensor(1, tf.constant([[0.,0,0,0]]))
i.set_tensor(2, tf.constant([3], dtype=tf.int32))

i.invoke()

print()
for d in i.get_output_details():
  print(i.get_tensor(d['index']))

[[ 0.  0.  0.  0.]
 [-1. -1. -1. -1.]
 [-2. -2. -2. -2.]]
[[0 1 2 3]
 [0 1 2 3]
 [0 1 2 3]]

OP 在 java 解释器中尝试了这个并得到：

java.lang.IllegalArgumentException: Internal error: Failed to apply delegate: Attempting to use a delegate that only supports static-sized tensors with a graph that has dynamic-sized tensors.

所以我们还没有完成。