当我用rknn库在ubuntu上转化tf的savemodel为rknn model时出现了以下错误：W load_tensorflow: The inputs name should be a tensor name instead of node name

这个错误通常是由于输入的名称不正确导致的。你需要确保在将 TensorFlow 模型转换为 savemodel 格式时，输入的名称是张量的名称而不是节点的名称。你可以通过使用 `graph.get_operations()` 方法来获取所有操作的名称和张量名称，并选择正确的张量名称作为输入。

另外，如果你使用的是转换工具中的 `--input` 和 `--output` 参数，请确保这些参数的值正确，对应的是张量的名称而不是节点的名称。

相关问题

tensorflow中TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'cell'

### 回答1：
这个错误通常是由于在实例化RNN层时，没有指定cell参数引起的。在tensorflow2.x版本中，RNN层已经被检查，需要明确指定cell参数。以下是一个创建简单LSTM模型的例子：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.LSTM(64, input_shape=(None, 10), return_sequences=True),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

在这个模型中，我们使用了一个LSTM层，输入的shape是(None, 10)，输出的shape也是(None, 10)，因为我们设置了return_sequences=True。如果不设置return_sequences=True，那么输出的shape将会是(None, 64)。在实例化LSTM层时，我们没有指定cell参数，因为LSTM层已经默认使用了LSTMCell。

如果你需要自定义RNN单元，那么你需要明确指定cell参数，例如：

class CustomCell(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, units, **kwargs):
        super(CustomCell, self).__init__(**kwargs)
        self.units = units
        self.state_size = units
        
    def build(self, input_shape):
        self.kernel = self.add_weight(
            shape=(input_shape[-1], self.units),
            initializer='uniform',
            name='kernel')
        self.recurrent_kernel = self.add_weight(
            shape=(self.units, self.units),
            initializer='uniform',
            name='recurrent_kernel')
        self.bias = self.add_weight(
            shape=(self.units,),
            initializer='zeros',
            name='bias')
        self.built = True
        
    def call(self, inputs, states):
        prev_output = states[0]
        h = tf.matmul(inputs, self.kernel)
        output = h + tf.matmul(prev_output, self.recurrent_kernel) + self.bias
        return output, [output]
 
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.RNN(CustomCell(64), input_shape=(None, 10), return_sequences=True),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

在这个例子中，我们自定义了一个RNN单元CustomCell，并在实例化RNN层时指定了cell参数。

### 回答2：
这个错误是因为在使用TensorFlow进行模型构建时，缺少了一个必需的位置参数'cell'。在TensorFlow中，'cell'是循环神经网络（RNN）中的一个重要组件，用于定义循环层的结构和行为。当构建循环神经网络时，我们需要在定义循环层时传入一个合适的循环单元（RNN cell）。

为了解决这个错误，我们需要确保在构建RNN模型时传入正确的循环单元参数。通常，我们可以使用TensorFlow中提供的RNN单元类，例如BasicRNNCell（基本RNN单元）、LSTMCell（长短期记忆单元）或GRUCell（门控循环单元）等来创建循环单元对象。然后，我们可以将这个循环单元作为参数传递给RNN层的构造函数。

下面是一个示例代码，演示了如何使用LSTM单元构建一个简单的循环神经网络模型：

import tensorflow as tf

# 定义LSTM单元
lstm_cell = tf.keras.layers.LSTMCell(units=64)

# 定义RNN层
rnn_layer = tf.keras.layers.RNN(cell=lstm_cell)

# 通过RNN层构建模型
model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(rnn_layer)
model.add(tf.keras.layers.Dense(units=10, activation='softmax'))

# 打印模型结构
model.summary()

在上述代码中，我们首先创建了一个LSTM单元（LSTMCell），然后将该LSTM单元作为参数传递给RNN层的构造函数。最后，我们通过Sequential模型将RNN层和一个全连接层(Dense)组合起来构建模型。

通过这种方式，我们可以解决"TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'cell'"错误，并成功构建带有适当单元的循环神经网络模型。

### 回答3：
这个错误是由于在使用TensorFlow时，没有正确初始化某个参数所导致的。具体来说，这个错误是因为在使用RNN模型时，没有正确传递一个名为"cell"的参数。

在TensorFlow中，循环神经网络(RNN)的实现需要使用一个叫做"cell"的对象，它定义了RNN中的基本单元。这个对象通常通过tf.keras.layers中的一些方法来创建，比如tf.keras.layers.SimpleRNNCell、tf.keras.layers.LSTMCell等。然后，这个cell对象可以通过tf.keras.layers.RNN或tf.keras.layers.SimpleRNN等高阶的RNN层来使用。

当出现上述错误时，说明在创建RNN对象时没有正确传递"cell"参数。为了解决这个问题，可以按照以下步骤进行操作：

1. 确保使用上述提到的合适的方法来创建cell对象，如tf.keras.layers.SimpleRNNCell或tf.keras.layers.LSTMCell。
2. 确保在使用RNN层时，将已创建的cell对象作为参数传递给RNN层的"cell"参数。

例如，正确的使用方式可能如下所示：

import tensorflow as tf

# 创建cell对象
cell = tf.keras.layers.SimpleRNNCell(units=64)

# 使用cell对象创建RNN层
rnn_layer = tf.keras.layers.RNN(cell)

# 继续定义其他结构

按照上述方式，可以正确创建RNN模型，并且避免出现"TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'cell'"错误。

onnxruntime.capi.onnxruntime_pybind11_state.InvalidArgument: [ONNXRuntimeError] : 2 : INVALID_ARGUMENT : Invalid Feed Input Name:inputs

这个错误通常是因为输入的名称与模型期望的输入名称不匹配导致的。你可以检查一下你输入的名称是否与模型期望的一致。另外，还可以尝试将输入数据封装到一个dict中，然后将该dict作为参数传递给模型。以下是一个示例：

import onnxruntime as ort

# 加载模型
sess = ort.InferenceSession('model.onnx')

# 准备输入数据
input_data = {'inputs': input_tensor}

# 运行模型
outputs = sess.run(None, input_data)

其中，`input_tensor`是一个numpy数组，`'inputs'`是模型期望的输入名称。你需要根据你的模型修改这些名称。