Tensorflow 自定义：操作正在处理不受支持的数据类型EDGETPU

我正试图重新培训定制的对象检测器模型的珊瑚USB和遵循珊瑚ai教程从这些链接

在重新培训ssd_mobilenet_v2模型后，使用边缘tpu编译器转换边缘tpu模型。 编译结果如下

操作人员 计数 地位 习俗 1. 操作正在处理不受支持的数据类型 添加 10 映射到边缘TPU 物流的 1. 映射到边缘TPU 串联 2. 映射到边缘TPU 重塑 13 映射到边缘TPU CONV_2D 55 映射到边缘TPU 深度转换2D 17 映射到边缘TPU

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这是SSD型号的正确输出。TFLite_Detection_后处理是不在EdgeTPU上运行的自定义op。如果您在上的一个默认SSD型号上运行netron，您将看到在这种情况下，后处理在CPU上运行

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对于您的模型，模型的每个部分都已成功转换。最后一个阶段（获取模型输出并将其转换为各种可用输出）是TFLite中的自定义实现，该实现已经针对速度进行了优化，但是通用计算，而不是EdgeTPU加速的TFLite操作。

通过Edge TPU编译器运行TFLite模型后，映射到边缘TPU的所有内容都放置在单个op（edgetpu自定义op）中。这意味着，如果模型完全在边缘TPU上运行，则整个模型处于该操作和输入/输出中。请看：@Manoj谢谢，我会检查我的versions@Manoj仍然无法处理。。。。版本为；~$edgetpu_编译器-v-->Edge TPU编译器版本15.0.340273435~$python3-c“导入pycoral.utils.edgetpu；打印（pycoral.utils.edgetpu.get_runtime_version（））”---->BuildLabel（编译器=5.4.0 20160609，日期=编辑，时间=编辑），运行时版本（13）