Проблема с “IndexError: _Map_base::at” при конвертации модели TensorFlow в TensorFlow Lite

Вопрос или проблема

if __name__ == '__main__':
                
    dpcrn = DPCRN_model(batch_size = 1, 
                        length_in_s = 5, 
                        lr = 1e-3,
                        block_len = 400,
                        block_shift = 200)
    my_model = dpcrn.build_DPCRN_model()
    converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(my_model)
    converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
    converter.target_spec.supported_ops =        [tf.lite.OpsSet.SELECT_TF_OPS,tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS_INT8] #
    converter.representative_dataset = representative_data_gen
    tflite_model = converter.convert()

    quant_model_path="./model_tflite.tflite"
    with open(quant_model_path, 'wb') as f:
        f.write(tflite_model)

Ответ или решение

Проблема, с которой вы столкнулись — это IndexError: _Map_base::at, возникающая при попытке конвертации модели TensorFlow в формат TensorFlow Lite (TFLite). Это может быть вызвано несколькими причинами. Давайте рассмотрим возможные решения этой проблемы.

1. Проверьте версию TensorFlow

Ошибка может возникать из-за несовместимости версий TensorFlow и TensorFlow Lite. Вы используете TensorFlow версии 2.4. Убедитесь, что ваша версия TensorFlow Lite также совместима с этой версией. Рекомендуется обновить TensorFlow до более новой версии (например, 2.8 или выше), так как в более поздних версиях исправлены множество ошибок, включая проблемы с конвертацией.

pip install --upgrade tensorflow

2. Проверьте структуру вашей модели

Некоторые операции могут быть несовместимыми с TFLite. Выполните следующие действия:

• Убедитесь, что ваша модель собрана и работает без ошибок, прежде чем пытаться конвертировать ее. Попробуйте сделать это:

my_model.summary()  

• Проверьте, используете ли вы операции, которые не поддерживаются в TFLite. Вам могут понадобиться дополнительные изменения в вашей модели для обеспечения совместимости.

3. Измените ваши параметры конвертера

Воспользуйтесь настройками конвертации, чтобы уменьшить вероятность возникновения ошибок:

converter.target_spec.supported_types = [tf.float16]  # Попробуйте использовать float16 вместо int8

4. Убедитесь, что ваши данные представления корректны

Проверьте, что функция representative_data_gen возвращает данные в правильном формате. Обычно данные представления должны соответствовать размерности вашего входного дескриптора (т.е. формы, используемой вашей моделью). Пример может выглядеть так:

def representative_data_gen():
    for input_value in dataset:  # ваше входное значение
        yield [input_value.astype(np.float32)]

5. Обновление кода

Обновите свой код следующим образом:

if __name__ == '__main__':
    dpcrn = DPCRN_model(batch_size=1, length_in_s=5, lr=1e-3, block_len=400, block_shift=200)
    my_model = dpcrn.build_DPCRN_model()

    # Проверка модели
    my_model.summary()

    converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(my_model)
    converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
    converter.target_spec.supported_ops = [tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS_INT8]  # Возможно, вместо SELECT_TF_OPS
    converter.representative_dataset = representative_data_gen

    try:
        tflite_model = converter.convert()
        quant_model_path = "./model_tflite.tflite"
        with open(quant_model_path, 'wb') as f:
            f.write(tflite_model)
    except Exception as e:
        print("Ошибка при конвертации:", e)

6. Использовать отладочный вывод

Если ошибка продолжает возникать, попробуйте использовать отладочный вывод, чтобы точно определить на каком этапе появляется проблема:

import traceback

try:
    tflite_model = converter.convert()
except Exception as e:
    print("Ошибка при конвертации:")
    traceback.print_exc()

Итог

Используя вышеперечисленные шаги, вы должны суметь обнаружить и устранить проблему, вызывающую ошибку IndexError: _Map_base::at. Если проблема сохраняется, рассмотрите возможность создания минимального воспроизводимого примера на GitHub или других платформах для обсуждения с сообществом. Это поможет вам получить более целевую помощь.