转换冻结时出错。pb文件到tflite格式
tflite_convert --output_file=./graph.tflite --graph_def_file=output_graph_frozen.pb --input_arrays=IteratorV2 --output_arrays=linear/head/predictions/probabilities
回溯 （最近一次调用最后）： 文件 “/usr/本地/bin/tflite_convert”， 第 11 行， 在系统退出（主 （）） 文件 “/usr/本地/lib/python3.6/dist 包/张量流/精简/蟒蛇/tflite_convert.py”， 第 503 行， 在主应用程序运行 （主 = run_main， argv=sys.argv[：1]） 文件 “/usr/本地/lib/python3.6/dist 包/张力流/蟒蛇/平台/应用程序.py”， 第 40 行， 在运行_run（主=主， argv=argv， flags_parser=_parse_flags_tolerate_undef） 文件“/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/absl/app.py”，第 299 行，在运行_run_main（主，参数）文件“/usr/本地/lib/python3.6/dist-package/dist 包/.py”，第 250 行，在 _run_main 系统中，退出（主（argv）文件“/usr/本地/lib/python3.6/dist 包/张量流/张量流/精简包/精简版/蟒蛇/tflite_convert.py”，第 499 行，run_main _convert_tf1_model（tflite_flags）文件中“/usr/本地/库特/蟒蛇 3.6/迪特包/张力流/精简版/蟒蛇/tflite_convert.py”， 第 193 行，在 _convert_tf1_model output_data = converter.convert（） 文件“/usr/本地/lib/python3.6/dist 包/张量流/精简/蟒蛇/精简版/蟒蛇/精简版.py”中，第 898 行，在转换 **converter_kwargs） 文件中“/usr/本地/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/精简流/精简版/网蟒蛇/转换.py”，第 401 行，toco_convert_impl input_tensors output_tensors，*args， **kwargs） 文件 “/usr/本地/lib/python3.6/dist 包/张量流/精简/蟒蛇/转换.py”， 第 304 行，在 build_toco_convert_protos input_tensor.dtype） 文件中“/usr/本地/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/精简/蟒蛇/util.py”，第 58 行，convert_dtype_to_tflite_type提高值错误（“不支持的 tf.dtype {0}”.format（tf_dtype）） 值错误： 不支持的 tf.dtype
共有1个答案
设置“input_arrays”和“output_arrays”的目的是什么？
在最简单的情况下，你可以这样做
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(export_dir)
tflite_model = converter.convert()
如 https://www.tensorflow.org/lite/convert/python_api 所述。
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我想在Tensorflow中将整数量化的tflite模型转换为冻结图（.pb）。我通读并尝试了许多有关StackOverflow的解决方案，但没有一个有效。具体来说，toco不起作用（输出格式不能是TENSORFLOW\u GRAPHDEF）。 我的最终目标是通过tf2onnx获得量化的ONNX模型，但tf2onnx不支持tflite作为输入（只支持保存的_模型、检查点和图形_定义）。但是，在使用
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问题内容： 我是Tensorflow的新手。我将训练后的模型保存为pb文件，我想使用tensorflow mobile，并且使用TFLITE文件很重要。问题是在谷歌搜索转换器后发现的大多数示例都是在终端或cmd上命令的。能否请您分享一个使用python代码转换为tflite文件的示例？ 谢谢 问题答案： 在此TF示例之后，您可以传递“ –Saved_model_dir”参数以将save_model
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我有以下脚本，使用它我能够成功地将deeplabv3_mnv2_pascal_train.pb模型（点击这里下载）转换成tflite格式 我使用以下python脚本获得了DeepLabv3_mnv2_pascal_train.pb的input_arrays和output_arrays。我将这个python脚本取自：获取input_array和output_array项以将model转换为tflit
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我使用Deeplab官方Github页面上的python脚本，用自己的数据集训练了一个语义分割模型。培训和测试都进行得很好。 然后我使用以下命令使用export_model.py将模型导出到冻结图： 这也成功了。现在我想使用convert_to_tflite.py将我的冻结图形转换为tflite。这个脚本有2个我不理解的输入参数：“input_tensor_name”和“output_tensor
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我目前在转换张量流时遇到问题。pb模型到TFlite格式。我目前正在遵循谷歌代码实验室的指示，错误说 Traceback（最近调用的最后一次）：文件/usr/local/bin/tflite_convert，第5行，在tensorflow.lite.python.tflite_convert导入主重要错误：没有模块命名lite.python.tflite_convert 我正在使用谷歌提供的命令
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freezePanes(int $row, int $column): self int $row freezePanes(1, 0); // 冻结第一行 freezePanes(0, 1); // 冻结第一列 freezePanes(1, 1); // 冻结第一行和第一列