为什么 Dequantize 节点准备失败？

Question

背景

我正在尝试使用 MediaPipe 进行手部跟踪，发现这个 wrapper 对于加载 MediaPipe 的 hand_landmark.tflite 模型很有用。它在 Ubuntu 18.04 和 Tensorflow 1.14.0 上对我来说没有任何问题。

但是，当我尝试使用最近发布的更新版本 model 时，我运行出现以下错误：

INFO: Initialized TensorFlow Lite runtime.
Traceback (most recent call last):
  File "/home/user/code/.../repo/models/test_model.py", line 12, in <module>
    use_mediapipe_model()
  File "/home/user/code/.../repo/models/test_model.py", line 8, in use_mediapipe_model
    interp_joint.allocate_tensors()
  File "/home/user/code/env/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/lite/python/interpreter.py", line 95, in allocate_tensors
    return self._interpreter.AllocateTensors()
  File "/home/user/code/env/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/lite/python/interpreter_wrapper/tensorflow_wrap_interpreter_wrapper.py", line 106, in AllocateTensors
    return _tensorflow_wrap_interpreter_wrapper.InterpreterWrapper_AllocateTensors(self)
RuntimeError: tensorflow/lite/kernels/dequantize.cc:62 op_context.input->type == kTfLiteUInt8 || op_context.input->type == kTfLiteInt8 was not true.Node number 0 (DEQUANTIZE) failed to prepare.

查看 Netron 中的两个模型时，我发现较新的模型使用类型为 Dequantize 的节点，这似乎导致了问题。由于我是 Tensorflow 的初学者，所以我真的不知道该从哪里开始。

重现错误的代码

from pathlib import Path
import tensorflow as tf


def use_mediapipe_model():
    interp_joint = tf.lite.Interpreter(
        f"{Path(__file__).parent}/hand_landmark.tflite") # path to model
    interp_joint.allocate_tensors()


if __name__ == "__main__":
    use_mediapipe_model()

问题

问题是否与我使用的 Tensorflow 版本有关，或者我在加载 .tflite 模型时做错了什么？

Answer 1

在 TF 1.14.0 中不起作用。您至少需要 1.15.2

为什么 Dequantize 节点准备失败？

Why does the Dequantize node fail to prepare?

python

tensorflow

mediapipe

背景

重现错误的代码

问题