总结
在 英特尔凌动® 平台上运行OpenVINO™培训后优化工具包 （POT） 时可解决“非法指令”错误的选项
说明
无法使用 POT 优化 Tensorflow （TF） 或 MXNet 模型，以便在 英特尔凌动® 平台上使用 OpenVINO™ 工具套件进行推理。
- 运行 pot -h。
- 接收错误消息： 非法指令例外
解决方法
选择 两个选项之一：
- 在大多数情况下，POT 不需要 TensorFlow （TF） 或 MXNet。 使用 virtualenv 用于清洁的 python 环境：
$ python3 -m pip 安装 virtualenv
$ python3 -m virtualenv -p “which python3”
- 如果在评估使用 TF 或 MXNet 作为后端的模型时使用 POT 或 AccuracyChecker， 则使用 非 AVX 版本的 TF/MXNet。例如，使用 conda 分发版，或者从源代码进行编译。
请参阅 以下链接以从源代码构建：
其他信息：
与 MXNet 类似，pypi 的 TensorFlow （TF） 从 1.6 版开始随 AVX 发运。英特尔凌动® E3950 处理器支持 SSE 指令，不支持 AVX。因此，在不支持 AVX 的设备上运行 POT 时，导入 TF 或 MXNet 模型将导致非法指令错误。
POT 本身不直接依赖于 TF 或 MXNet。POT 取决于模型优化器和准确性检查器，可能依赖于 TF 或 MXNet。为了尽量减少这种情况，OpenVINO™工具套件 2021.1 将 TensorFlow 的导入限制到真正使用此库的案例，例如在评估使用 TF 作为后端的模型时。对于同一场景，MXNet 也很麻烦，因此也可以这样做。
但是，SSE 系统（如英特尔凌动®平台）并未用于校准目的。不建议将英特尔凌动®平台用于 POT 量化。