AWS DeepLens Guia página 142

• ¿Cómo se resuelve el error de optimización del modelo cuando al objeto de la lista le falta el atributo
de la forma? (p. 139)
• ¿Cómo garantizar que existe una inferencia razonable para un modelo? (p. 140)
• ¿Cómo se determina por qué AWS DeepLens clasifica datos incorrectamente cuando el modelo
obtiene buenos resultados en el conjunto de validación? (p. 140)
¿Cómo se resuelve un error de acceso denegado encontrado al
descargar un modelo después de que el registro del dispositivo
se ha realizado sin errores?
Al configurar permisos durante el registro de dispositivos, asegúrese de que tiene la función
de IAM paraAWS IoT Greengrasscreado y el rol está asociado con elFunción de grupo de IAM
paraAWSGreengrassen la consola al configurar permisos durante el registro del dispositivo. Si no lo tiene,
vuelva a registrar el dispositivo con los roles correctos.
¿Cómo se resuelve el error ModelDownloadFailed?
Cuando se utiliza el comandoAWS DeepLens, debe proporcionar dos roles de IAM
paraAWS IoT Greengrass: Rol de IAM paraAWSGreengrassyFunción de grupo de IAM
paraAWSGreengrass. Si especifica el mismo rol de IAM para ambos, se obtiene este
error. Para solucionarlo, especifiqueAWSDeepLensGreengrassRolepara laRol de IAM
paraAWSGreengrassyAWSDeepLensGreengrassGroupRolepara laFunción de grupo de IAM
paraAWSGreengrass.
Resuelva un error de optimización de modelo notificado como As
std::bad_alloc()
Esto se produce porque la versión de MXNet en el dispositivo no coincide con la versión que se utiliza para
entrenar el modelo. Actualice la versión de MXNet en el dispositivo ejecutando el siguiente comando desde
un terminal en el dispositivo:
sudo pip3 install mxnet==1.0.0
Suponemos que la versión de MXNet utilizada para el entrenamiento es 1.0.0. Si utiliza una versión
diferente para el entrenamiento, cambie el número de versión según corresponda.
¿Cómo se resuelve un error de optimización de modelo causado
por la falta de un atributo de intervalo?
Si no ha especificado el argumento stride en la lista de hiperparámetros para las capas de agrupación,
el optimizador de modelo falla y notifica el siguiente mensaje de error:
AttributeError: 'MxNetPoolingLayer' object has no attribute 'stride_x'
Esto se produce porque se elimina el argumento stride de la última lista de hiperparámetros para las
capas de agrupación de MXNet.
Para solucionar el problema, añada "stride": "(1, 1)" al archivo del símbolo. En un editor de texto,
edite el archivo del símbolo de modo que la capa de agrupación tenga el siguiente aspecto:
{
AWS DeepLens Guía para desarrolladores
Solución de problemas de implementaciones
de modelo en el dispositivo
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