如何在 Android 版 Tensorflow Lite 上使用 HAL 1.2 版？

问题描述

我有一个量化的 TensorflowLite 模型，我正在将它加载到运行 Android 11 的 Pixel 3 上。我使用 Tensorflow Lite 2.5 构建了该模型，并且我正在使用 Tensorflow for Android 的夜间版本。

我正在使用默认提供的 nnapi 委托初始化 TFLite 解释器。

但是，当我加载模型时，我从 nnapi 收到以下错误：

/OperationsUtils(16219): NN_RET_CHECK Failed (frameworks/ml/nn/common/OperationsUtils.cpp:111): Operation QUANTIZE with inputs {TENSOR_FLOAT32} and outputs {TENSOR_QUANT8_ASYMM} is only supported since HAL version 1.2 (validating using HAL version 1.0)
E/Utils   (16219): Validation Failed for operation QUANTIZE
E/OperationsUtils(16219): NN_RET_CHECK Failed (frameworks/ml/nn/common/OperationsUtils.cpp:111): Operation QUANTIZE with inputs {TENSOR_FLOAT32} and outputs {TENSOR_QUANT8_ASYMM} is only supported since HAL version 1.2 (validating using HAL version 1.0)

Android 11 应支持 nnapi 1.2。 TensorFlow 或 Android 是否缺少某些参数来支持 nnapi 上的更高版本？

作为参考，这里是我的 gradle 文件中的依赖项：

dependencies {
    // snip
    implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:0.0.0-nightly-SNAPSHOT'
    implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite-gpu:0.0.0-nightly-SNAPSHOT'
}

解决方法

事实证明，这些错误更多是来自 NNAPI 的警告。 Tensorflow Lite 正在为所有可用设备创建模型，NNAPI 根据操作选择最好的一个。添加详细登录所有这些的最终结果是 NNAPI 决定唯一能够处理模型的设备是 qti-default 设备。错误来自 paintbox 和 nnapi-reference 设备，然后不会在模型的执行中使用。

我认为这些消息是在 NNAPI 上执行模型失败的原因，但还有其他问题。

因此，这个问题的答案是 TensorFlow Lite 和 NNAPI 尽可能选择支持最好的设备，尽管会出现可怕的错误消息。