AWS DeepLens Guia página 161

AWS DeepLens Guía para desarrolladores
Solución de problemas con el optimizador de modelos
¿Cómo se soluciona el error»No se puede preprocesar el gráfico
de TensorFlow tras leer desde el archivo del modelo. El archivo
está dañado o tiene un formato no compatible." ? ERROR
Asegúrese de haber especificado el archivo de modelo correcto, de que el archivo tenga un formato
correcto y de que el contenido del archivo no esté corrupto.
¿Cómo se soluciona el error»El nombre del modelo de entrada
no tiene el formato esperado, no se puede extraer el número de
iteración." ? ERROR
Los archivos de modelo MXNet deben tener un formato .json o .para. Utilice el formato correcto.
¿Cómo se soluciona el error»No se puede convertir el tipo de
marcador de posición porque no todas sus salidas se 'convierten'
en operaciones flotantes." ? ERROR
Utilice el tipo de datos FP32 para el nodo de marcador de posición del modelo. No utilice el tipo de datos
UINT8 como tipo de datos de entrada para el nodo de marcador de posición del modelo.
¿Cómo se soluciona el error»El tipo de datos no se admite." ?
ERROR
El optimizador de modelos no puede convertir el modelo al tipo de datos especificado. Establezca el tipo de
datos con el parámetro –precision con los valores FP16, FP32, half o float.
¿Cómo se soluciona el error»Ningún nodo con
nombre...¿ERROR
El optimizador de modelos no puede acceder a un nodo que no existe. Asegúrese de especificar el
marcador de posición, nombre de nodo de entrada o nombre de nodo de salida correctos.
¿Cómo se soluciona el error»No se ha encontrado el mxnet del
módulo. Instale mxnet 1.0.0¿ERROR
Para garantizar que el optimizador de modelos pueda convertir modelos MXNet, instale MXNet 1.0.0 o
superior.
¿Cómo se soluciona el error»El siguiente error se ha producido al
cargar el modelo mxnet...¿ERROR
Asegúrese de que la ruta especificada es correcta, de que el modelo existe y no está dañado y de que
tiene permisos suficientes para trabajar con el modelo.
¿Cómo se soluciona el error»... elementos de... se han recortado
hasta el infinito al convertir un blob para el nodo [...] a...¿ERROR
Cuando se utiliza la opción de la línea de comandos --precision=FP16, el optimizador de modelos
convierte todos los blobs del nodo al tipo FP16. Si un valor de un blob está fuera del rango de valores
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