peterjc123

It was caused by the pattern. `a = torch.cat((b, torch.zeros(...)), dim=...)`. We may write a optimizer pass for that.

> Is there a way to stop these values being created? I can't immediately see where they come from to know if I can adjust the model or similar, but...

> Thank you for the tips! That's got me a bit further, although now I'm getting: > `RuntimeError: createStatus == pytorch_qnnp_status_success INTERNAL ASSERT FAILED at "../aten/src/ATen/native/quantized/cpu/BinaryOps.cpp":203, please report a bug...

@BmanClark I guess you may print out the input/output scales of the add operations to find out something weird. You can do that on a model after `quantizer.convert`.

@Plagman Rebased.

等下，这个需要`tf.lite.OpsSet.SELECT_TF_OPS`的吧，我们暂时还不想碰这些东西

话说你可以用contrib里面的tflite2tf（生成tf.function）再结合你这段代码来暂时满足这个需求

> > 等下，这个需要`tf.lite.OpsSet.SELECT_TF_OPS`的吧，我们暂时还不想碰这些东西 > > 啊，不需要tf.lite.OpsSet.SELECT_TF_OPS， 这只是网页的示例，我只需要生成多个graph的需求满足就行了 那我这边先前期研究一下，说实话我更偏向于添加把多个graph给merge起来的功能，这样至少core代码不用动

> > tflite2tf（生成tf.function） > > 我先试一下这个tflite2tf，不过感觉支持的op不是很多，可能不太能满足需求。 不够可以添加的，这个难度不高，你懂的

> > > > 等下，这个需要`tf.lite.OpsSet.SELECT_TF_OPS`的吧，我们暂时还不想碰这些东西 > > > > > > > > > 啊，不需要tf.lite.OpsSet.SELECT_TF_OPS， 这只是网页的示例，我只需要生成多个graph的需求满足就行了 > > > > > > 那我这边先前期研究一下，说实话我更偏向于添加把多个graph给merge起来的功能，这样至少core代码不用动 > > 嗯嗯，那非常感谢了！ 主要是现在有一些需求是固定一个backone, 后面接不同的功能，如果能分开graph的化会比较灵活 这边试了下，确实是不需要tf的ops就可以完成转换，主要需要支持TFLite Model的SubGraphs以及SignatureDefs，工作量在于需要把不同的SubGraph的信息读出来重新进行组织成新的Model。如前面所说的，会新增一个将多个tflite模型合并在一起的一个函数