使用模型优化器将自定义固态盘 MobileNet V2 模型转换为 IR 的步骤
将预先训练的固态盘 MobileNetV2 模型转换为 IR，但无法转换经过自定义训练的模型。
- 导出的冻结模型图：
python object_detection/export_inference_graph.py \ --input_type=image_tensor \ --pipeline_config_path={PIPELINE_CONFIG_PATH} \ --output_directory=“exported_model” \ --trained_checkpoint_prefix=“/content/models/research/helmet_detector/model.ckpt-10000”
- 试图使用模型优化器将冻结的模型图转换为 IR：
python mo_tf.py \ --input_model ./exported_model/frozen_inference_graph.pb \ --tensorflow_use_custom_operations_config 扩展/front/tf/ssd_v2_support.json \ --tensorflow_object_detection_api_pipeline_config tensorflow_use_custom_operations_config ./helment_detector_tf1.config \ --input_shape [1，300，300，3] \ --reverse_input_channels \ --output_dir output_ncs \ --data_type FP16
- 遇到错误：
[ 错误 ]在运行替换器“REPLACEMENT_ID”期间发生异常（）：在解压节点 StatefulPartedCall/Postprocesor/BatchMultiClassBatMaxSuppression/map/时发生意外异常。原始例外消息：'^后处理器/BatchMultiClassMaxSuppression/map/while/MultiClassBatMaxsuppression/SortByField/Assert/Assert'
在模型优化器转换命令中，为使用 TensorFlow* 1 模型生成的固态盘 MobileNetV2 模型使用相应的自定义操作配置文件：ssd_support_api_v1.15.json。有关转换说明：如何转换模型，请参阅以下页面。
python3 ./openvino/model-optimizer/mo_tf.py --input_model ./detector/exported_model/frozen_inference_graph.pb --tensorflow_use_custom_operations_config ./openvino/model-optimizer/extensions/front/tf/ssd_support_api_v1.15.json --tensorflow_object_detection_api_pipeline_config ./探测器/helment_detector_tf1.config --input_shape [1，300，300，3] --reverse_input_channels --data_type FP16