Tensorflow：SSD_mobilenet_v2_2 中的 TFLiteConverter（保存的模型 -> TFLite）答案

【问题标题】：Tensorflow: TFLiteConverter (Saved Model -> TFLite) in SSD_mobilenet_v2_2Tensorflow：SSD_mobilenet_v2_2 中的 TFLiteConverter（保存的模型 -> TFLite）
【发布时间】：2021-02-12 03:19:24
【问题描述】：

我已经安装了 tensorflow 2.3.1，我的 ssd_mobile_net_v2_2 是从 https://tfhub.dev/tensorflow/ssd_mobilenet_v2/2 下载的。我想将此模型转换为 tf_lite 版本。我的代码是：

但出现错误：

tensorflow.lite.python.convert.ConverterError: :0: error: loc("Func/StatefulPartitionedCall/input/_0"): 要求所有操作数和结果具有兼容的元素类型 :0: 注意: loc("Func/StatefulPartitionedCall/input/_0"): 查看当前操作: %1 = "tf.Identity"(%arg0) {device = ""} : (tensor ) -> 张量

看来我需要设置输入数据类型，但我不知道该怎么做。

非常感谢您的回复。

【问题讨论】：

标签： python tensorflow tensorflow-datasets tensorflow-lite

【解决方案1】：

解决方案来自：https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/42114#issuecomment-671593386

注意：tf-nightly==2.4

【讨论】：

【解决方案2】：

我查看了this，发现了这个：

import tensorflow as tf

converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model("ssd_mobilenet_v2_2",signature_keys=['serving_default'])
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
converter.experimental_new_converter = True
converter.target_spec.supported_ops = [tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS, tf.lite.OpsSet.SELECT_TF_OPS]
model = converter.convert()
open("converted_model.tflite", "wb").write(model)

我正在使用tensorflow-nightly 我没有尝试过其他版本

【讨论】：

感谢您的回复。但是您使用的 tf-nightly 版本是什么？我试过 tf-nightly==2.3.0.dev20200513 但错误显示：
你能尝试运行我的代码吗？可能ssd_mobilenet模型是新的，会有很多不兼容的
我有这个版本2.4.0-dev20200812。当我尝试你的代码时，我遇到了同样的错误。
在转换后的 lite 模型中，input_shape 是什么？
通过运行：input_shape = input_details[0]['shape'] print(input_shape)