如何在Tensorflow中将tflite模型转换为冻结图（. pb）？

Question

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TFLiteConverter量化训练模型之后，它只返回一个tflite文件。这就是问题所在。

理想的流动本质上是这样的：浮体中的tf模型-

Answer 1

将tflite模型转换为的能力。在Tensorflow版本r1之后，pb被移除。9.试着把你的TF版本降到1.9，然后像这样

bazel run --config=opt \
  //tensorflow/contrib/lite/toco:toco -- \
  --input_file=/tmp/foo.tflite \
  --output_file=/tmp/foo.pb \
  --input_format=TFLITE \
  --output_format=TENSORFLOW_GRAPHDEF \
  --input_shape=1,128,128,3 \
  --input_array=input \
  --output_array=MobilenetV1/Predictions/Reshape_1

这是来源。