英特爾 model 動物園的 launch_benchmark.py 因 resnet34 失敗

Question

在英特爾 model 動物園 github（ https://github.com/IntelAI/models ）中運行 launch_benchmark.py 時，使用以下 arguments

python launch_benchmark.py --data-location /home/user/coco/output/ --in-graph /home/user/ssd_resnet34_fp32_bs1_pretrained_model.pb --model-source-dir /home/user/tensorflow/models --model-name ssd-resnet34 --framework tensorflow --precision fp32 --mode inference --socket-id 0 --batch-size=1 --docker-image gcr.io/deeplearning-platform-release/tf-cpu.1-14 --accuracy-only

我收到以下錯誤：

Inference for accuracy check. 
Traceback (most recent call last):
File "/tmp/benchmarks/scripts/tf_cnn_benchmarks/models/ssd_model.py", line 507, in postprocess
import coco_metric # pylint: disable=g-import-not-at-top
File "/tmp/benchmarks/scripts/tf_cnn_benchmarks/coco_metric.py", line 32, in
from pycocotools.coco import COCO
File "/workspace/models/research/pycocotools/coco.py", line 55, in
from . import mask as maskUtils
File "/workspace/models/research/pycocotools/mask.py", line 3, in
import pycocotools._mask as _mask
ImportError: No module named 'pycocotools._mask'
The PYTHONPATH is :"/home/user/Tensorflowmodels/models/research:/home/user/Tensorflowmodels/models/research/slim"
/home/user/cocoapi/PythonAPI was compiled with python3.6 and pycocotools was copied to /home/user/Tensorflowmodels/models/research.
The /home/user/IntelModelsAI/benchmarks/launch_benchmark.py is also run with python3.6

Answer 1

有一個用於 SSD-ResNet34 FP32 推理的 model 工作負載容器。

https://software.intel.com/content/www/us/en/develop/articles/containers/ssd-resnet34-fp32-inference-tensorflow-container.html

此容器包含運行 model 所需的所有代碼、依賴代碼/安裝和預訓練模型。 您需要提供的只是預處理的 COCO 數據集的路徑和將寫入日志文件的 output 目錄。 該容器還包括常見用例的快速啟動腳本。 在您的情況下，您可以使用 fp32_accuracy.sh 腳本，該腳本使用上述相同的參數（如批量大小 1、套接字 0 和僅精度）。

下面是一個如何使用容器運行 SSD-ResNet32 准確性測試的示例：

DATASET_DIR=/home/user/coco/outputOUTPUT_DIR=/home/user/logs

docker run \--env DATASET_DIR=${DATASET_DIR} \--env OUTPUT_DIR=${OUTPUT_DIR} \--volume ${DATASET_DIR}:${DATASET_DIR} \--volume ${OUTPUT_DIR}:${OUTPUT_DIR} \--privileged --init -t \intel/object-detection:tf-2.3.0-imz-2.2.0-ssd-resnet34-fp32-inference \/bin/bash quickstart/fp32_accuracy.sh