Incorrect inputs reordering inside `ModelTransformer._get_layers` during pattern matchin
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评估
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- 3/5
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- 1-2 天
- 新手友好度
- 45/100
- Issue 类型
- 缺陷
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- keras, python, tensorflow
调研方向
从 ModelTransformer._match_layer_with_inputs 和 _get_layers 开始，然后使用双输入拼接模型运行提供的 quantize_model 复现。跟踪层名称和返回的层，以确认声明的输入顺序得到保留；完成标准是量化按与 input_layer_names 相同的顺序生成拼接输入。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
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
- 主要语言
- Python
- 星标
- 1.6k
- 派生
- 349
- 平均合并
- 3 天 2 小时
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- 1
贡献指南
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