Преобразование модели Tensorflow в Tensorflow Lite

У меня проблема с преобразованием модели тензорного потока в tflite. У меня есть изученная модель, основанная на Обнаружении объектов Tensorflow. Я хотел бы используйте код преобразования из конвертера TFlite

curl https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/mobilenet_v1_0.50_128_frozen.tgz | tar xzv -C /tmp

tflite_convert \
 --output_file=/tmp/foo.tflite \
 --graph_def_file=/tmp/mobilenet_v1_0.50_128/frozen_graph.pb \
 --input_arrays=input \
 --output_arrays=MobilenetV1/Predictions/Reshape_1

Я не знаю, где взять значение input_arrays и output_arrays.

Спасибо за ответы


python tensorflow tensorflow-lite
person Dyboo    schedule 09.01.2019    source источник

Ответы (3)


arrow_upward
0
arrow_downward

У нас есть сценарий в Object Detection API для получить Flatbuffer.

person Derek Chow    schedule 09.01.2019
comment
похоже, что преобразование в репо выполняется через CLI (на основе того, что я видел ваш ответ и некоторую документацию / readme). Но я видел, что скрипты python рекомендуются вместо CLI, но я не видел хороших примеров для преобразования в python. Я сбит с толку. ???? - person Ben Butterworth; 01.04.2021

arrow_upward
0
arrow_downward

Если вы загрузите модель с здесь, то будет файл mobilenet_v1_0.5_128_info.txt, в котором указано имя входа и выхода

Model: mobilenet_v1_0.5_128
Input: input
Output: MobilenetV1/Predictions/Reshape_1
person SoonYau    schedule 12.01.2019

arrow_upward
0
arrow_downward

Самый простой способ, который я нашел, - это загрузить мою модель на https://lutzroeder.github.io/netron/ показывает входы и выходы любой модели.

p.s у него также есть настольное приложение, которое я использую вместо загрузки каждой модели.

person bmabir17    schedule 08.05.2020