将paddleX训练的模型进行openvino模型转换后推理过程出错

[dongyangli-del]

如图，在树莓派3B+上运行相关代码，载入转换后生成的IR模型文件后进行推理，报错如下： terminate called after throwing an instance of 'InferenceEngine::details::InferenceEngineException' what(): Cannot create Range layer GlobalAveragePool@0/global_pooling_reduce_axis id:265

[dongyangli-del]

[syyxsxx]

@dongyangli-del 你好，是什么模型呢？VPU下面是不支持Range layer的 请参考： https://docs.openvinotoolkit.org/latest/openvino_docs_IE_DG_supported_plugins_Supported_Devices.html

[dongyangli-del]

@syyxsxx 你好我是采用的paddleX训练出的mobilenet图像分类模型转换成的IR模型，之前用mobilev1好像报错说不支持，就用了另一个，转换的过程没有出错，但是转换后推理的过程出错了

@dongyangli-del 你好，是什么模型呢？VPU下面是不支持Range layer的 请参考： https://docs.openvinotoolkit.org/latest/openvino_docs_IE_DG_supported_plugins_Supported_Devices.html

[syyxsxx]

你好，针对这个问题，请使用2020.4版本的OpenVINO转换mobilenet-v2模型

[dongyangli-del]

你好，针对这个问题，请使用2020.4版本的OpenVINO转换mobilenet-v2模型

我记得官方文档上说paddleX不支持arm架构，paddleX本身是不能在树莓派上使用的吧？那么请问将PaddleX训练出的模型转换为IR模型的话是否就需要先单独下好一个openvino for windows，在windows上转换完模型再放进树莓派中进行推理呢？之前我是这样做的。

[jiangjiajun]

PaddleX的模型，可以通过PaddleLite转化为移动端模型，或通过OpenVINO转化为OpenVINO的IR，继而部署到Arm设备上。上面@syyxsxx 说的是指在部署时，需要注意openvino的版本，因为此前我们发现其它版本在VPU上可能会导致错误

[dongyangli-del]

你们好，请问转换openvino时这个错误是什么原因呢？同样的inference格式模型，这次转换IR模型出现了新错误

[jiangjiajun]

路径不支持中文或空格

[dongyangli-del]

路径不支持中文或空格

你好，我用同样的环境，转换第一次IR模型成功并成功在树莓派部署，后又调参训练了一个mobilenetv2模型，结果转换IR模型报错如下：

[dongyangli-del]

路径不支持中文或空格

你好，我用同样的环境，转换第一次IR模型成功并成功在树莓派部署，后又调参训练了一个mobilenetv2模型，结果转换IR模型报错如下： 感谢之前您的指导，仔细阅读文档发现只支持导出后的paddle模型向openvino模型的转换，目前已经成功了！

[syyxsxx]

@dongyangli-del 需要先转成inference model

[dongyangli-del]

你好，请问为什么训练paddleX模型的时候图片预测的效果很好，但是在部署到树莓派上以后推理的过程中forward()运算的结果打印出来都只是同一个值[[1.,0.]]呢？(图示为用了两张不同类别的图片的推理结果)

图示为视频图像分类结果： 可以看到无论输入为任何种类图像，输出都是同一个数，请问这是什么原因呢？

[dongyangli-del]

@syyxsxx

[syyxsxx]

OpenVINO 部署代码可以参考如下demo文件 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/deploy/openvino/python/demo.py