Inception 设置已更改：计算的输出大小将为负：-4 [input_size: 2, effective_filter_size: 7, stride: 1]

Question

我在 https://docs.microsoft.com/en-US/dotnet/machine-learning/tutorials/image-classification

上使用图像分类器 ML.net 示例代码

那里的分类使用以下初始设置

private struct InceptionSettings
{
    public const int ImageHeight = 224;
    public const int ImageWidth = 224;
    public const float Mean = 117;
    public const float Scale = 1;
    public const bool ChannelsLast = true;
}

同时使用 tensorflow inception5h 模型。它似乎在工作。然而，我不清楚，当我将 Height 和 Width 从 224 更改为 64 以减少预测的负载和精度 reuse and tune inception model 部分几乎立即崩溃

System.InvalidOperationException: Splitter/consolidator worker encountered exception while consuming source data ---> Microsoft.ML.Transforms.TensorFlow.TFException: Computed output size would be negative: -4 [input_size: 2, effective_filter_size: 7, stride: 1]
     [[{{node avgpool0}}]]
   at Microsoft.ML.Transforms.TensorFlow.TFStatus.CheckMaybeRaise(TFStatus incomingStatus, Boolean last)
   at Microsoft.ML.Transforms.TensorFlow.TFSession.Run(TFOutput[] inputs, TFTensor[] inputValues, TFOutput[] outputs, TFOperation[] targetOpers, TFBuffer runMetadata, TFBuffer runOptions, TFStatus status)
   at Microsoft.ML.Transforms.TensorFlow.TFSession.Runner.Run(TFStatus status)
   at Microsoft.ML.Transforms.TensorFlowTransformer.Mapper.UpdateCacheIfNeeded(Int64 position, ITensorValueGetter[] srcTensorGetters, String[] activeOutputColNames, OutputCache outputCache)
   at Microsoft.ML.Transforms.TensorFlowTransformer.Mapper.<>c__DisplayClass8_0`1.<MakeGetter>b__3(VBuffer`1& dst)
   at Microsoft.ML.Data.DataViewUtils.Splitter.InPipe.Impl`1.Fill()
   at Microsoft.ML.Data.DataViewUtils.Splitter.<>c__DisplayClass5_1.<ConsolidateCore>b__2()
   --- End of inner exception stack trace ---
   at Microsoft.ML.Data.DataViewUtils.Splitter.Batch.SetAll(OutPipe[] pipes)
   at Microsoft.ML.Data.DataViewUtils.Splitter.Cursor.MoveNextCore()
   at Microsoft.ML.Data.RootCursorBase.MoveNext()
   at Microsoft.ML.Trainers.TrainingCursorBase.MoveNext()
   at Microsoft.ML.Trainers.LbfgsTrainerBase`3.TrainCore(IChannel ch, RoleMappedData data)
   at Microsoft.ML.Trainers.LbfgsTrainerBase`3.TrainModelCore(TrainContext context)
   at Microsoft.ML.Trainers.TrainerEstimatorBase`2.TrainTransformer(IDataView trainSet, IDataView validationSet, IPredictor initPredictor)
   at Microsoft.ML.Data.EstimatorChain`1.Fit(IDataView input)
   at D:\My\MLTrainer.Program.ReuseAndTuneInceptionModel(MLContext mlContext, TrainerData trainerData, String dataLocation, String inputModelLocation, String outputModelLocation) in MLTrainer\Program.cs:line 66
   at MLTrainer.Program.Main(String[] args) in D:\My\MLTrainer\Program.cs:line 29

现在我不知道我能做什么，也不知道问题隐藏在细节中的什么地方。预训练模型是否已经固定到这个有点奇怪的分辨率？分辨率本身似乎没有用在其他地方，我也不明白分离器为什么不喜欢它。

我是否遇到了某种我不知道的最小尺寸条件？如果是这样，界限是什么？例如，我尝试了 1024x1024，但因另一个错误而失败。

如有任何提示，我们将不胜感激:)

Answer 1

您可以安装 Netron 来查看您的模型。

你会看到在第一层会站着类似 Nx224x224x3 的东西。

该模型固定为此输入分辨率，因为它是用正好是此分辨率的大型数据集训练的。您可以使用例如更改输入层喀拉斯。但我从未尝试更改 ML.NET.

中的输入层

Inception 设置已更改：计算的输出大小将为负：-4 [input_size: 2, effective_filter_size: 7, stride: 1]

Inception settings changed: Computed output size would be negative: -4 [input_size: 2, effective_filter_size: 7, stride: 1]

tensorflow

ml.net