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【e-AIトランスレータ】トランスレートできない

tensorflowで組んだ学習モデルをWebコンパイラのe-AIトランスレータにアップロードし、トランスレートすると、エラーになります。

[エラーの内容]

Translation Fail

[2019-12-12 14:48:28,858 ERROR network_decoder_tensorflow.py:75 - generate_network() ] Traceback (most recent call last):
[2019-12-12 14:48:28,858 ERROR network_decoder_tensorflow.py:76 - generate_network() ] Please check the contents of the input model folder. Make sure to have all the required files.

 

e-AImodelのファイルに手動でアップロードを試みたところ

・checkpoint

・XXX.index

・XXX.meta

の3つのファイルはアップロードできたのですが、

・XXX.data-00000-of-00001

だけはCompletedと表示されたにもかかわらず、アップロードできませんでした。

 

どうしてアップロードがうまくいかないのかわかりません。

どうすればトランスレートできるのか教えてもらいたいです。

 

[追記]

ファイルサイズが大きくアップロードできなかったため、ギガファイル便にアップロードさせていただきました。

ダウンロードURLは以下の通りとなっています。

https://4.gigafile.nu/1221-0abde5bfa7e4b6ae05b4aaf7abec9535

  • がじぇるね岡宮です。
    すみません、来週確認させていただきたいと思いますが、できれば再現させてみたいため、ファイルをこのスレッドに貼り付けていただくことはできないでしょうか?
  • In reply to Okamiya Yuuki:

    早速のご返信ありがとうございます。
    投稿に追記する形でアップロードさせていただいています。

    [追記]欄にも記載させていただきましたが、ファイルサイズが大きく直接のアップロード、並びに圧縮してのアップロードができませんでしたので、ギガファイル便にてお送りさせていただいてます。
    つきましては、記載URLからのダウンロードのほどよろしくお願いします。
    お手数おかけして申し訳ありません。
  • pentasさん、こんにちは。
    スタッフのdartsmanです。e-AIトランスレータを担当しています。
    学習済みモデルのご提供、ありがとうございます。内容を確認しました。
    大変申し訳ありませんが、こちらでも今回のネットワークは変換することが
    できませんでした。
    変換が出来なかった理由は以下2点と考えています。

    1.ネットワークに含まれるレイヤー
    以下のレイヤーを含んだネットワークでしたが、現在のe-AIトランスレータは
    これらに対応していないので、変換が出来ません。
    - "FusedBatchNorm"レイヤー
    - "ConcatV2"レイヤー
    - "Squeeze"レイヤー
    ※今後のバージョンアップでSqueezeレイヤーには対応予定です。
    また、ご使用のレイヤーそのものではありませんが、BatchNormレイヤー、
    Concatレイヤーには対応予定です。

    2.ネットワーク内の分岐
    ネットワーク内に分岐を含んでいるように見えました。
    現在のe-AIトランスレータは分岐を含むネットワークにも対応できていないため、
    こちらも変換できない要因となってしまいます。

    かなり大きなネットワークですので、仮に変換できたとしてもROM/RAMサイズを
    オーバーしてしまう懸念もあると思います。
    もし可能であれば、参考までにこのネットワークの用途を教えていただけないでしょうか?
  • Webコンパイラでアップロードできない件は、サイズ上限が16MBだったのを128MBにして解消しました。ただ、dartsmanさんがご指摘の件は別問題となりますので、ご検討ください。
  • In reply to dartsman:

    dartsmanさん、お忙しい中、学習済みモデルを変換する点まで試していただいた上、問題点まで考察していただきありがとうございました。
    ご指摘いただいた2点について、修正を行い再度挑戦してみようと思います。
    ネットワークの用途としては、機械学習を用いた画像識別による簡単な自動走行ロボットでの使用を想定しています。
  • In reply to Okamiya Yuuki:

    岡宮さん、アップロードサイズの変換ありがとうございました。
    おかげで、アップロードできないという問題を解消することができました。
    しかし、dartsmanさんの指摘通り、変換はできなかったので、修正して挑戦しようと思います。

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