Tensorflow: Androidカメラデモで再トレーニングされたカテゴリを使用する

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環境情報

オペレーティングシステム：Windows上のDocker

インストールされているバージョンのCUDAとcuDNN：
（ ls -l /path/to/cuda/lib/libcud*の出力を添付してください）：

バイナリpipパッケージからインストールする場合は、以下を提供します。

1. インストールしたpipパッケージ。
2. python -c "import tensorflow; print(tensorflow.__version__)"からの出力。

ソースからインストールする場合は、

1. コミットハッシュ（ git rev-parse HEAD ）
2. bazel versionの出力

再現する手順

1. Dockerを使用して新しいデータを正常に再トレーニングします。 再トレーニングされた2つのファイルretrained_graph.pbとretrained_labels.txtを取得します
   https://codelabs.developers.google.com/codelabs/tensorflow-for-poets/index.html?index=..%2F..%2Findex#5
2. WindowsにBazelをインストールしようとしましたが、失敗しました。 しかし、私はBazelを必要としないAndroidデモを見つけました。 これはWindowsでうまく機能します。 AndroidのリアルタイムカメラでImageNetが提供する1000のクラスに画像を認識できます。
   https://github.com/miyosuda/TensorFlowAndroidDemo
   

   何を試しましたか？

リファレンス； https：//github.com/tensorflow/tensorflow/issues/1269
提案に基づいて、私は次のことを試みました：
1.テンソルフロービルドのgoogle/protobufセクションでcoded_stream.hを見つけ、次の行で64を256に変更します。
static const int kDefaultTotalBytesLimit = 64 << 20; //64を256MBに変更します
2. TensorflowImageListener.javaでinput_sizeのみを299に、image_meanのみを128に変更します。
3. androidデモのtensorflow_jni.ccに移動し、次のように変更します。

  input_tensor_mapped(0, i, j, 0) =
      (static_cast<float>(src->red) - g_image_mean)/g_image_mean;
  input_tensor_mapped(0, i, j, 1) =
      (static_cast<float>(src->green) - g_image_mean)/g_image_mean;
  input_tensor_mapped(0, i, j, 2) =
      (static_cast<float>(src->blue) - g_image_mean)/g_image_mean;
  ++src;

std :: vector <：pair i = "47">> input_tensors（
{{"Mul"、input_tensor}}）;

std :: vectorstd :: string output_names（{"softmax"}）;
4.TensorflowImageListerner.javaで次の変更を行います。
private static final String MODEL_FILE = "file：///android_asset/retrained_graph.pb";
プライベート静的最終文字列LABEL_FILE=
"file：///android_asset/retrained_labels.txt";

1. Androidデモをビルドする

役立つログまたはその他の出力

（ログが大きい場合は、添付ファイルとしてアップロードしてください）。
08-01 17：36：50.015 14978-15121 / org.tensorflow.tensorflowdemo A / native：jni_utils.cc:107チェックに失敗しました：message-> ParseFromZeroCopyStream（＆adaptor）
08-01 17：36：50.015 14978-15121 / org.tensorflow.tensorflowdemo A / libc：致命的なシグナル6（SIGABRT）、tid 15121のコード-6（ImageListener）

これは、Inceptionv3とInception5hの互換性のない変数が原因で問題になることを私は知っています。 私が使用しているAndroidデモモデルはInception5hですが、新しいデータのトレーニングに使用したモデルはInception3vです。 ここに記載されている変数を編集しようとしました： https：//github.com/tensorflow/tensorflow/issues/1269。
しかし、それでも同じエラーが発生します。 Androidデモで実行されている新しいトレーニング済みデータを適応させる方法を説明するのを手伝ってくれる人はいますか？