エラー: Intel® Atom®・プラットフォーム上でOpenVINO™・トレーニング後最適化ツールキット (POT) を実行する際の「不正な命令」

POT を使用して、Intel® Atom®・プラットフォームのOpenVINO™・ツールキットで推論のために Tensorflow (TF) または MXNet モデルを最適化できません。

• pot -h を実行します。
• エラーメッセージを受け取る: 不正な命令の例外

次 の 2 つのオプションのいずれかを選択します。

1. ほとんどの場合、POT に TensorFlow (TF) または MXNet は必要ありません。 使用 virtualenv クリーンな Python 環境の場合:

   $ python3 -m pip インストール virtualenv

   $ python3 -m virtualenv -p 'どの python3'

2. TF または MXNet をバックエンドとして使用するモデルを評価する際に POT または AccuracyChecker を使用する場合は、TF/MXNet の非 AVX バージョンを 使用 します。例えば、conda ディストリビューションを使用するか、ソースからコンパイルします。

ソースから構築するには、次のリンクを参照してください。

• TensorFlow Intel Atom Github
• ソースから MXNet スタートガイド・ビルド

MXNet と同様に、pypi の TensorFlow (TF) はバージョン 1.6 から AVX で出荷されています。Intel® Atom® E3950 プロセッサーは SSE 命令をサポートしており、AVX をサポートしていません。したがって、TF または MXNet モデルをインポートすると、AVX をサポートしないデバイスで POT を実行すると不正な命令エラーが発生します。

POT自体はTFまたはMXNetに直接依存するものではありません。POT はモデル・オプティマイザーと精度チェッカーに依存しますが、TF または MXNet に依存する場合があります。このような状況を最小限に抑えるために、OpenVINO™・ツールキット 2021.1 では、TF をバックエンドとして使用するモデルを評価する場合など、このライブラリーを実際に使用する場合に TensorFlow をインポートする制限があります。MXNetも同様のシナリオで面倒なので、同じようにすることも可能です。

ただし、Intel® Atom®・プラットフォームなどの SSE システムは、キャリブレーションの目的には使用されません。POTの量子化には、Intel® Atom®プラットフォームを使用することは推奨されません。