在轉換為tflite模型時如何設置輸入和輸出數組

Question

   import tensorflow as tf
   from tensorflow.contrib import lite
   graph_def_file = 'D:\\Models\\kapl\\inference_graph   \\frozen_inference_graph.pb'
   input_arrays = [1,600,1024,1]  #image_tensor
    output_arrays = [1,600,1024,1]
    converter = tf.contrib.lite.TFLiteConverter.from_frozen_graph(graph_def_file,     input_arrays, output_arrays)
    converter.post_training_quantize = True
    tflite_quantized_model = converter.convert()
open("quantized_model.tflite", "wb").write(tflite_quantized_model)

Answer 1

input_arrays和output_arrays表示模型圖的輸入和輸出張量。

檢查從圖表的最簡單方式.pb文件是使用summarize_graph工具。

如果該方法產生錯誤，則可以使用TensorBoard可視化GraphDef，並在圖形中查找輸入和輸出。 要可視化.pb文件，請使用import_pb_to_tensorboard.py腳本，如下所示：

python import_pb_to_tensorboard.py --model_dir <model path> --log_dir <log dir path>