如何解决如何运行在Jetson Tx2的Tensorflow上训练的fast_rcnn_inception_v2对象检测模型？
我已经成功用tf_trt_models（https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/tf_trt_models）和tensorflow配置了Jetson Tx2。我能够在Jetson Tx2的python3模块中同时导入tensorflow和tf_trt_models。我有faster_rcnn_inception_v2训练有素的对象检测张量流模型。当我在试图将faster_rcnn_inception_v2_model转换为tf_trt_model的地方运行detection.ipynb时，会出现以下错误
InvalidArgumentError: node BatchMultiClassNonMaxSuppression/map/while/MultiClassNonMaxSuppression/Slice (defined at /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_core/python/framework/ops.py:1748) has inputs from different frames. The input node BatchMultiClassNonMaxSuppression/map/while/Reshape_1 (defined at /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_core/python/framework/ops.py:1748) is in frame 'BatchMultiClassNonMaxSuppression/map/while/while_context'. The input node BatchMultiClassNonMaxSuppression/map/while/MultiClassNonMaxSuppression/Slice/begin (defined at /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_core/python/framework/ops.py:1748) is in frame ''.现在我有几个问题
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tf_trt_models存储库将其配置文件类似于ssd_mobilenet_v1_coco和ssd_inception_v2_coco模型的配置文件的模型转换。那么，还有其他方法可以将faster_rcnn_inception_v2模型转换为tr_tf_model吗？还是我错过了什么？
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我还需要执行哪些其他步骤才能将其转换为tf_trt_model？谁能指导我，因为它确实可以帮助我学习新概念。
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