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Incorrect inputs reordering inside `ModelTransformer._get_layers` during pattern matchin

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
3/5
Tempo stimato
1-2 giorni
Idoneità per principianti
45/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
keras, python, tensorflow

Direzione di ricerca

Inizia da ModelTransformer._match_layer_with_inputs e _get_layers, quindi esegui la riproduzione fornita di quantize_model con il modello di concatenazione a due input. Traccia i nomi dei layer e i layer restituiti per confermare che l’ordine degli input dichiarato venga preservato; il lavoro è completato quando la quantizzazione produce gli input della concatenazione nello stesso ordine di input_layer_names.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

bug

ModelTransformer._match_layer_with_inputs calls self._get_layers(input_layer_names). input_layer_names have strict order, i. e. _get_layers's result in this case must have same order of tensors as in input_layer_names.
Current implementation is:

  def _get_layers(self, layer_names):
    return [
        layer for layer in self._config['layers']
        if layer['config']['name'] in layer_names
    ]

I. e. when first input is declared later than the second one, result would have incorrect order. The simple model to reproduce bug:

import tf_keras as K
import tf_keras.layers as L
a = K.Input(10)
b = L.Dense(10)(a)
c = K.Input(20)
m = K.Model([a, c], L.concatenate([c, b], -1))

Then quantize_model(m) would yield incorrect order for concatenation operation.

My suggestion would be to replace it with something like:

  def _get_layers(self, layer_names):
    name_to_layer = {layer['config']['name']: layer for layer in self._config['layers']}
    return [name_to_layer[name] for name in layer_names]

which preserves order of layer_names

This also seems to be the problem behind #1061

Lingua principale
Python
Stelle
1.6k
Fork
349
Merge medio
3g 2h
PR unite (30g)
1

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