如何将tensorflow模型文件转换为tensorflow Lite？graph.pb到graph.lite
（基本）C:\TensorFlow-master>Bazel run--Config=opt\//TensorFlow/contrib/lite/toco:toco--\--input_file=optimized_graph.pb\--output_file=abc.tflite\--input_format=tensorFlow_graphdef\--output_format=tflite\--inerence_type=float\--input_shape=1,128,128,3\--input_array=input\--output_array=final_result警告：任何.rc文件中未定义配置值：opt错误：找不到要运行的目标信息：运行时间：11.00%2%s失败：生成未成功完成（已加载%0个包）错误：生成失败。未运行目标
共有1个答案
错误消息提示您未能生成TOCO。
C++toco转换器已被弃用，而支持python API。看看这些文件。
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我已经使用tensorflow后端训练了一个DNN，我想在FireBase中托管它。训练好的模型被保存为.meta文件，我尝试使用下面的代码将模型转换为tflite，但我遇到了一些错误。那么我如何将这个模型转换成Tensorflow Lite呢？
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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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我目前正在尝试将RNN模型转换为TF lite。在多次尝试失败后，我尝试运行此处存储库中给出的示例。由于层定义位置的变化，这也引发了错误。一旦修复了下面的代码 我继续出错 在使用tf.compat.v1.disable\u eager\u execution（）禁用渴望执行后，我得到了错误 有人有在TensorFlow 2.0中将RNN（LSTM、GRU、CustomRNN）转换为TFLite的工
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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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在使用进行实验时，我在将转换为时遇到了一个问题。 这是我的设置： 如果有人能解释转换失败的原因，那就太好了。
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问题内容： 如何使用Java将Dicom文件（.dcm）转换为jpeg图像？这是我的代码： 我在运行项目时遇到以下错误 请帮助并提前感谢 问题答案： 这是使用dcm4che 2将DICOM转换为JPEG的链接 以下是我的代码，效果很好，我将其与导入一起放置，因此可能用完了。 用于运行它的罐子 dcm4che-imageio-2.0.28.jar dcm4che-image-2.0.28.jar j