将 retrained_graph.pb 转换为 tflite 模型答案

【问题标题】：Converting retrained_graph.pb to the tflite model将 retrained_graph.pb 转换为 tflite 模型
【发布时间】：2019-07-10 15:50:20
【问题描述】：

我无法将从 retrain 获得的 retrained_graph.pb 文件 (inception-V3) 模型转换为 Android 应用程序的 .tflite 模型。

编写retrained_graph.pb文件的代码是：

    output_graph_def = graph_util.convert_variables_to_constants(sess, graph.as_graph_def(), [FINAL_TENSOR_NAME])
    with gfile.FastGFile(graph_file_name, 'wb') as f:
        f.write(output_graph_def.SerializeToString())

在转换为 tflite 时出现错误： RuntimeError: 在 SavedModel 中找不到与标签 {'serve'} 关联的 MetaGraphDef。

代码是：

converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_dir)
tflite_model = converter.convert()
open("converted_model.tflite", "wb").write(tflite_model)

所以请有人帮我解决这个问题，以便我可以轻松地将 .pb 文件转换为 .tflite 文件。

【问题讨论】：

标签： android tensorflow machine-learning computer-vision

【解决方案1】：

我可以使用以下命令将通过迁移学习方法获得的 retrained_graph.pb 模型文件转换为 tflite 文件：

toco --graph_def_file=/saved_model.pb --output_file=C:/Users/sunil.gc/tf-python/src/saved_model.tflite --input_format=TENSORFLOW_GRAPHDEF --output_format=TFLITE --input_shape=1,299,299,3 --input_array=Mul --output_array=final_result - -inference_type=FLOAT --input_type=FLOAT

详细教程在给定link

【讨论】：