Hello of cause thats no problem.
Traceback (most recent call last):
File "app_jetson_tensorRT.py", line 17, in <module>
converter.convert()
File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/compiler/tensorrt/trt_convert.py", line 1216, in convert
self._input_saved_model_tags)
File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/saved_model/load.py", line 900, in load
result = load_internal(export_dir, tags, options)["root"]
File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/saved_model/load.py", line 939, in load_internal
ckpt_options, options, filters)
File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/saved_model/load.py", line 166, in __init__
self._restore_checkpoint()
File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/saved_model/load.py", line 495, in _restore_checkpoint
load_status.assert_existing_objects_matched()
File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/training/tracking/util.py", line 831, in assert_existing_objects_matched
(list(unused_python_objects),))
AssertionError: Some Python objects were not bound to checkpointed values, likely due to changes in the Python program: [<tf.Variable 'conv2d_2_m/kernel/v:0' shape=(3, 3, 16, 32) dtype=float32, numpy=
array([[[[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
...,
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]],
[[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
...,
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]],
[[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
...,
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]]],
[[[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
...,
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]],
[[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
...,
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]],
[[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
...,
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]]],
[[[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
...,
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]],
[[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
...,
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]],
[[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
...,
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]]]], dtype=float32)>, <tf.Variable 'dense_1_m/bias/m:0' shape=(10,) dtype=float32, numpy=array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], dtype=float32)>, <tf.Variable 'conv2d_1_m/bias/m:0' shape=(16,) dtype=float32, numpy=
array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
dtype=float32)>, <tf.Variable 'dense_1_m/kernel/v:0' shape=(1152, 10) dtype=float32, numpy=
array([[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
...,
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]], dtype=float32)>, <tf.Variable 'dense_1_m/kernel/m:0' shape=(1152, 10) dtype=float32, numpy=
array([[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
...,
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]], dtype=float32)>, <tf.Variable 'conv2d_1_m/bias/v:0' shape=(16,) dtype=float32, numpy=
array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
dtype=float32)>, <tf.Variable 'conv2d_1_m/kernel/m:0' shape=(3, 3, 1, 16) dtype=float32, numpy=
array([[[[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0.]],
[[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0.]],
[[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0.]]],
[[[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0.]],
[[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0.]],
[[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0.]]],
[[[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0.]],
[[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0.]],
[[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0.]]]], dtype=float32)>, <tf.Variable 'dense_1_m/bias/v:0' shape=(10,) dtype=float32, numpy=array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], dtype=float32)>, <tf.Variable 'conv2d_2_m/bias/v:0' shape=(32,) dtype=float32, numpy=
array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
dtype=float32)>, <tf.Variable 'conv2d_1_m/kernel/v:0' shape=(3, 3, 1, 16) dtype=float32, numpy=
array([[[[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0.]],
[[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0.]],
[[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0.]]],
[[[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0.]],
[[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0.]],
[[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0.]]],
[[[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0.]],
[[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0.]],
[[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0.]]]], dtype=float32)>, <tf.Variable 'conv2d_2_m/bias/m:0' shape=(32,) dtype=float32, numpy=
array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.,
0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
dtype=float32)>, <tf.Variable 'conv2d_2_m/kernel/m:0' shape=(3, 3, 16, 32) dtype=float32, numpy=
array([[[[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
...,
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]],
[[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
...,
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]],
[[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
...,
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]]],
[[[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
...,
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]],
[[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
...,
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]],
[[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
...,
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]]],
[[[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
...,
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]],
[[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
...,
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]],
[[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
...,
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.]]]], dtype=float32)>]
WARNING:tensorflow:Unresolved object in checkpoint: (root).optimizer's state 'm' for (root).layer_with_weights-0.kernel
WARNING:tensorflow:Unresolved object in checkpoint: (root).optimizer's state 'm' for (root).layer_with_weights-0.bias
WARNING:tensorflow:Unresolved object in checkpoint: (root).optimizer's state 'm' for (root).layer_with_weights-1.kernel
WARNING:tensorflow:Unresolved object in checkpoint: (root).optimizer's state 'm' for (root).layer_with_weights-1.bias
WARNING:tensorflow:Unresolved object in checkpoint: (root).optimizer's state 'm' for (root).layer_with_weights-2.kernel
WARNING:tensorflow:Unresolved object in checkpoint: (root).optimizer's state 'm' for (root).layer_with_weights-2.bias
WARNING:tensorflow:Unresolved object in checkpoint: (root).optimizer's state 'v' for (root).layer_with_weights-0.kernel
WARNING:tensorflow:Unresolved object in checkpoint: (root).optimizer's state 'v' for (root).layer_with_weights-0.bias
WARNING:tensorflow:Unresolved object in checkpoint: (root).optimizer's state 'v' for (root).layer_with_weights-1.kernel
WARNING:tensorflow:Unresolved object in checkpoint: (root).optimizer's state 'v' for (root).layer_with_weights-1.bias
WARNING:tensorflow:Unresolved object in checkpoint: (root).optimizer's state 'v' for (root).layer_with_weights-2.kernel
WARNING:tensorflow:Unresolved object in checkpoint: (root).optimizer's state 'v' for (root).layer_with_weights-2.bias
WARNING:tensorflow:A checkpoint was restored (e.g. tf.train.Checkpoint.restore or tf.keras.Model.load_weights) but not all checkpointed values were used. See above for specific issues. Use expect_partial() on the load status object, e.g. tf.train.Checkpoint.restore(...).expect_partial(), to silence these warnings, or use assert_consumed() to make the check explicit. See https://www.tensorflow.org/guide/checkpoint#loading_mechanics for details.
Thanks for any help.