Запустите инструмент точности tflite на официальной модели tenorflow resnet50

Я скачал официальную модель resnet50, представленную здесь: https://github.com/tensorflow/models/tree/master/official/resnet. Мне нужна была квантовая версия этой модели tflite, и поэтому я преобразовал модель в формат tflite следующим образом:

toco --output_file /tmp/resnet50_quant.tflite --saved_model_dir <path/to/saved_model_dir> --output_format TFLITE  --quantize_weights QUANTIZE_WEIGHTS

После этого я решил запустить инструмент точности tflite Для проверки точности этой модели все же разумно. Хотя, похоже, я столкнулся со следующей проблемой:

bazel run -c opt --copt=-march=native --cxxopt='--std=c++11'   --   //tensorflow/contrib/lite/tools/accuracy/ilsvrc:imagenet_accuracy_eval --model_file=/tmp/resnet50_quant.tflite --ground_truth_images_path=<path/to/images> --ground_truth_labels=/tmp/validation_labels.txt --model_output_labels=/tmp/tf_labels.txt --output_file_path=/tmp/accuracy_output.txt --num_images=0
INFO: Analysed target //tensorflow/contrib/lite/tools/accuracy/ilsvrc:imagenet_accuracy_eval (0 packages loaded).
INFO: Found 1 target...
Target //tensorflow/contrib/lite/tools/accuracy/ilsvrc:imagenet_accuracy_eval up-to-date:
bazel-bin/tensorflow/contrib/lite/tools/accuracy/ilsvrc/imagenet_accuracy_eval
INFO: Elapsed time: 14.589s, Critical Path: 14.28s
INFO: 3 processes: 3 local.
INFO: Build completed successfully, 4 total actions
INFO: Running command line: bazel-bin/tensorflow/contrib/lite/tools/accuracy/ilsvrc/imagenet_accuracy_eval '--model_file=/tmp/resnet50_quant.tflite' '--ground_truth_images_path=<path/to/images>' '--ground_truth_labels=/tmp/validation_labels.txt' '--model_output_labels=/tmp/tf_labels.txt' '--output_file_path=/tmp/accuracy_output.txt' 'INFO: Build completed successfully, 4 total actions
2018-10-12 15:30:06.237058: E tensorflow/contrib/lite/tools/accuracy/ilsvrc/imagenet_accuracy_eval.cc:155] Starting evaluation with: 4 threads.
2018-10-12 15:30:06.536802: E tensorflow/contrib/lite/tools/accuracy/ilsvrc/imagenet_accuracy_eval.cc:98] Starting model evaluation: 50000
2018-10-12 15:30:06.565334: W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1273] OP_REQUIRES failed at run_tflite_model_op.cc:89 : Invalid argument: Data shapes mismatch for tensors: 0 expected: [64,224,224,3] got: [1,224,224,3]
2018-10-12 15:30:06.565453: F tensorflow/contrib/lite/tools/accuracy/ilsvrc/imagenet_model_evaluator.cc:222] Non-OK-status: eval_pipeline->Run(CreateStringTensor(image_label.image), CreateStringTensor(image_label.label)) status: Invalid argument: Data shapes mismatch for tensors: 0 expected: [64,224,224,3] got: [1,224,224,3]
[[{{node stage_run_tfl_model_output}} = RunTFLiteModel[input_type=[DT_FLOAT], model_file_path="/tmp/resnet50_quant.tflite", output_type=[DT_FLOAT], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"](stage_inception_preprocess_output)]]

Похоже, проблема в том, что официальная модель повторной сети имеет входной тензор [64, 224, 224, 3], тогда как инструмент точности обеспечивает ввод [1, 224, 224, 3]. Итак, официальная модель, похоже, ожидает серию из 64 изображений, и, следовательно, инструмент точности не работает.

Мне было интересно, что мне нужно сделать, чтобы инструмент точности работал на официальной модели resnet50? Я предполагаю, что хотя входным тензором для resnet 50 является [64, 224, 224, 3], должен быть способ пропустить одно изображение через модель.