Вопрос или проблема
Я использую YOLO v10 и хочу работать с openvino, но когда я пытаюсь сделать предсказание, возникает следующая ошибка:
Не удалось установить тензор. Проверка ‘is_dynamic || port.get_shape() == tensor->get_shape()’ провалилась в src\inference\src\dev\isync_infer_request.cpp:280:
Вот код:
Я использую openvino для ускорения vistess вычислений модели, но возникает такая же проблема:
Не удалось установить тензор. Проверка ‘is_dynamic || port.get_shape() == tensor->get_shape()’ провалилась в src\inference\src\dev\isync_infer_request.cpp:280:
Ответ или решение
Проблема, с которой вы столкнулись при использовании YOLO v10 с OpenVINO, связана с несовпадением формы (shape) тензоров, которые вы пытаетесь передать в модель. Сообщение об ошибке указывает на то, что экземпляр данных, который вы передаете в модель, не соответствует ожидаемой форме.
Вот несколько шагов, которые могут помочь вам решить проблему:
-
Проверьте форму входного тензора: Убедитесь, что форма вашего входного тензора совпадает с ожидаемой формой модели YOLO v10. Вы можете получить ожидаемую форму, проверив сетевую архитектуру модели, или используя инструменты OpenVINO, такие как Model Optimizer или Intermediate Representation (IR) файлов.
-
Измените размер изображения: Перед тем как подавать изображение на вход модели, убедитесь, что вы изменили его размер в соответствии с требованиями YOLO. Обычно для моделей YOLO требуется ввод фиксированного размера, например, 640×640 пикселей. Используйте функции изменения размера изображений при предобработке.
import cv2 image = cv2.resize(original_image, (640, 640)) -
Проверка динамических входных портов: Если ваша модель использует динамические размеры входных портов, убедитесь, что при создании запросов InferRequest вы правильно обрабатываете эти размеры. В некоторых случаях может потребоваться знать, какие размеры модель поддерживает.
-
Предобработка данных: Убедитесь, что вы правильно выполняете предобработку данных (нормализация, преобразование формата, порядок каналов и т.д.) перед передачей в InferRequest. Обычно требуется преобразовывать данные в формат [N, C, H, W], где N – размер батча, C – количество каналов, H – высота и W – ширина.
-
Отладка: Проверьте, какие именно входные данные вы передаете в модель в момент возникновения ошибки. Вы можете использовать методы логирования или отладки, чтобы убедиться, что данные правильные.
-
Обновление библиотек: Убедитесь, что вы используете последнюю версию OpenVINO. Иногда проблемы могут возникать из-за несовместимости с устаревшими библиотеками.
-
Проверка документации: Обратите внимание на официальную документацию OpenVINO и YOLO v10, так как там могут быть указаны специфические требования, которые вам необходимо соблюдать при работе с этими инструментами.
Пример измененного фрагмента кода для выполнения предобработки и проверки размера тензора:
from openvino.inference_engine import IECore
import cv2
import numpy as np
# Загрузка модели
ie = IECore()
net = ie.read_network(model='yolo_v10.xml', weights='yolo_v10.bin')
input_blob = next(iter(net.input_info))
output_blob = next(iter(net.outputs))
n, c, h, w = net.input_info[input_blob].input_data.shape
# Предобработка изображения
image = cv2.imread('image.jpg')
image = cv2.resize(image, (w, h))
image = image.transpose((2, 0, 1)) # HWC to CHW
image = image[np.newaxis, :] # Add batch dimension
# Запрос на предсказание
exec_net = ie.load_network(network=net, device_name='CPU')
results = exec_net.infer(inputs={input_blob: image})Если после выполнения всех указанных шагов проблема сохраняется, возможно, стоит обратиться к сообществу OpenVINO или форумам, посвященным нейронным сетям, с подробным описанием вашей проблемы.