我是 TensorFlow 对象检测库的新手。我有一个特定的数据集，我必须自己制作并用数千张 jpg 进行标记。我已经运行该文件以从这些图像中检测对象.. 以任何方式。过程结束时我得到了 freeze_graph 并从中我将 model.ckpl 文件导出到推理图文件夹一切正常，并且我已经测试了 model.ckpl object_detection.ipynb 文件上的模型它工作正常。直到这一步，没有问题。 但是，我无法理解如何将该 model.ckpl 文件转换为 model.tflite 文件以在 android studio 应用程序上使用。
我看到很多东西 like 但我不知道 input_tensors = [...] 输出张量 = [...] 我可能已经知道，但它实际上是什么......
你能告诉我如何转换它吗？
【问题讨论】：
标签： tensorflow tensorflow-lite
如果您从头开始训练模型，则必须拥有 .meta 文件。您还需要指定输出节点名称，您可以使用该名称创建 .pb 文件。有关创建此文件的步骤，请参阅以下链接：
Tensorflow: How to convert .meta, .data and .index model files into one graph.pb file
创建后，您可以进一步将 .pb 转换为 tflite，如下所示：
import tensorflow as tf
graph_def_file = "model.pb"
input_arrays = ["model_inputs"]
output_arrays = ["model_outputs"]
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_frozen_graph(
graph_def_file, input_arrays, output_arrays)
tflite_model = converter.convert()
open("converted_model.tflite", "wb").write(tflite_model)
【讨论】：
如果您不知道自己的输入和输出，请使用 summarise_graph 工具并将其提供给您的冻结模型。 在这里查看命令 https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/tools/graph_transforms#inspecting-graphs
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