Mobilenet分割模型到tflite的转换

Question

我是Tensorflow的初学者，请原谅我这个简单的问题，但我在哪里都找不到这个答案。我正致力于将mobilenet分段模型(http://download.tensorflow.org/models/deeplabv3_mnv2_pascal_trainval_2018_01_29.tar.gz)转换为Tensorflow-lite，用于移动推理，已经用了一个多星期了，但没有成功。我无法正确定义转换器的输入和输出格式。

import tensorflow as tf
import numpy as np
img = tf.placeholder(name="Image", dtype=tf.float32, shape=(512,512,  3))
out = tf.placeholder(name="Output", dtype=tf.float32, shape=(512,512, 1))
localpb = 'frozen_inference_graph.pb'
tflite_file = 'retrained_graph_eyes1za.lite'
print("{} -> {}".format(localpb, tflite_file))
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_frozen_graph(
localpb, img, out
)
tflite_model = converter.convert()


open(tflite_file,'wb').write(tflite_model)

但是，它却像急切的切除一样抛出了许多错误。请告诉我应该如何编写代码将上面的Mobilenet模型转换为TFLITE。

Answer 1

在命令提示符或bash shell中尝试此操作您可以使用以下两种方法之一

python -m tensorflow.python.tools.optimize_for_inference \
--input=/path/to/frozen_inference_graph.pb \
--output=/path/to/frozen_inference_graph_stripped.pb \
--frozen_graph=True \
--input_names="sub_7" \
--output_names="ResizeBilinear_3"

bazel build tensorflow/python/tools:optimize_for_inference
bazel-bin/tensorflow/python/tools/optimize_for_inference \
--input=/path/to/frozen_inference_graph.pb \
--output=/path/to/frozen_inference_graph_stripped.pb \
--frozen_graph=True \
--input_names="sub_7" \
--output_names="ResizeBilinear_3"

希望能成功！！