将保存的模型输入tflite-'image_tensor'的形状无效'[无，无，无，3]'

Question

型号名称： ssd_mobilenet_v1_ppn_coco https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/detection_model_zoo.md

我尝试使用此命令将模型转换为tflite pb：

$tflite_convert   --output_file=/tmp/dec.tflite  
 --saved_model_dir=/ppn/saved_model/

ValueError:只有第1维度支持无。张量“image_Tensor”的形状“[None，None，None，3]”无效。

为了获得关于模型的更多信息，我用bazel从源代码构建了tensorflow，并运行以下代码：

$ bazel build tensorflow/tools/graph_transforms:summarize_graph
  bazel-bin/tensorflow/tools/graph_transforms/summarize_graph -- 
  in_graph=/Users/nadav/Desktop/tflite/

found 1 possible inputs: (name=image_tensor, type=uint8(4), shape=[?,?,?,3]) 
No variables spotted.
Found 4 possible outputs: (name=detection_boxes, op=Identity) (name=detection_scores, op=Identity) (name=num_detections, op=Identity) (name=detection_classes, op=Identity) 
Found 2197495 (2.20M) const parameters, 0 (0) variable parameters, and 2089 control_edges
Op types used: 2325 Const, 549 GatherV2, 451 Minimum, 360 Maximum, 287 Reshape, 191 Sub, 183 Cast, 183 Greater, 180 Split, 180 Where, 119 StridedSlice, 116 Shape, 109 Pack, 101 ConcatV2, 99 Add, 96 Mul, 94 Unpack, 93 Slice, 92 ZerosLike, 91 Squeeze, 90 NonMaxSuppressionV2, 36 Identity, 30 Conv2D, 29 Switch, 29 Relu6, 26 Enter, 24 BiasAdd, 17 FusedBatchNorm, 14 Merge, 13 RealDiv, 12 Range, 11 DepthwiseConv2dNative, 11 TensorArrayV3, 8 ExpandDims, 8 NextIteration, 6 TensorArrayGatherV3, 6 TensorArrayWriteV3, 6 Exit, 6 TensorArraySizeV3, 5 TensorArrayReadV3, 5 MaxPool, 5 TensorArrayScatterV3, 4 Fill, 3 Assert, 3 Transpose, 2 Less, 2 Equal, 2 Exp, 2 LoopCond, 1 Tile, 1 TopKV2, 1 Placeholder, 1 ResizeBilinear, 1 Size, 1 Sigmoid
To use with tensorflow/tools/benchmark:benchmark_model try these arguments:
bazel run tensorflow/tools/benchmark:benchmark_model -- --graph=/ppn/frozen_inference_graph.pb 
--show_flops 
--input_layer=image_tensor 
--input_layer_type=uint8
 --input_layer_shape=-1,-1,-1,3 
--output_layer=detection_boxes,detection_scores,num_detections,detection_classes

Tensorflow版本：1.13.1在python 2.7和3.6.5中运行它。

还尝试使用检查点（ckpt）文件而不是保存的模型，但没有成功。

得到这个结果：值错误：没有仅在第一维度中受支持。张量“image_tensor”具有无效的形状“[无，无，无，3]”。

预期： 两个文件： 一些文件名.pb 一些文件名.pbtxt

Answer 1

要转换成tflite，你可以点击下面的教程链接。

重新训练的模型转换：转换初始 V3 重新训练的模型

对象检测模型转换：将. pb目标检测文件转换为. tflite文件

Answer 2

你可以这样转换，

!tflite_convert --output_file model.tflite \
                --saved_model_dir   ssd_mobilenet_v1_ppn_shared_box_predictor_300x300_coco14_sync_2018_07_03/saved_model/ \
                --output_format TFLITE \
                --inference_type FLOAT \
                --input_arrays image_tensor \
                --input_shapes 1,300,300,3 \
                --output_arrays detection_boxes,detection_classes,detection_scores,num_detections

最好遵循此链接进行对象检测。