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quantize_model() cannot detect a keras.Sequential model

Abierto
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Evaluación

Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Aptitud para principiantes
35/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
keras, python, tensorflow

Línea de trabajo

Comienza reproduciendo el fallo reportado con TensorFlow 2.17.0, TensorFlow Model Optimization 0.8.0 y el modelo cargado desde load_model(). Lee el punto de entrada quantize_model() y su comprobación de modelos Sequential o Functional. Se considera terminado cuando se acepta un modelo keras.Sequential cargado desde un archivo .keras, con cobertura de regresión para el caso reportado.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

bug

Prior to filing: check that this should be a bug instead of a feature request. Everything supported, including the compatible versions of TensorFlow, is listed in the overview page of each technique. For example, the overview page of quantization-aware training is here. An issue for anything not supported should be a feature request.

Describe the bug
I'm passing a keras sequential model into quantize_model(), and I'm getting the error that the model isn't a sequential model.

System information

Carried out in:
Google Colab

TensorFlow version (installed from source or binary):
2.17.0

TensorFlow Model Optimization version (installed from source or binary):
0.8.0

Python version:
3.10.12

Describe the expected behavior
prepare a keras sequential model built from scratch that was imported via load_model()

Describe the current behavior
ValueError: to_quantize can only either be a keras Sequential or Functional model.

Code to reproduce the issue
!pip install tensorflow_model_optimization

import pandas as pd
import numpy as np
import time
import tensorflow as tf
import os
import tempfile
import keras
import tensorflow_model_optimization as tfmot
from google.colab import drive
from tensorflow.keras.models import load_model

drive.mount('/content/drive')
%cd /content/drive/My Drive/CS528/HW3

model = load_model('/content/drive/My Drive/CS528/HW3/q1_model.keras')

quant_aware_model_tflite = '/content/drive/My Drive/CS528/HW3/s_mnist_quant_aware_training.tflite'
quantize_model = tfmot.quantization.keras.quantize_model
q_aware_model = quantize_model(model)

Screenshots
If applicable, add screenshots to help explain your problem.

Additional context
I've already checked the same compound conditional using the imported model just before calling quantize_model(), and it behaves as it should. Only when quantize_model() is actually handling the model does it seem to think the model isn't a tf.keras.Sequential object.

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
1.6k
Forks
349
Merge medio
3 d 2 h
PR fusionados (30 d)
1

Guía de contribución

Abrir la guía de contribución

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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