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好吧,我終于解決了!
我所做的是使用 tf-nightly 并使用以下 Python 腳本:
import tensorflow as tf
saved_model_dir = "C:/Data/TFOD/models/ssd_mobilenet_v2_quantized/tflite"
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(
saved_model_dir, 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]
tflite_model = converter.convert()
fo = open(
"C:/Data/TFOD/models/ssd_mobilenet_v2_quantized/tflite/model.tflite", "wb")
fo.write(tflite_model)
fo.close
這解決了問題,您可以轉換為 .tflite

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export_tflite_ssd_graph.py
Tensorflow在該文件夾中提供了一個名為 python 文件model/object_detection
,可用于將保存的模型轉換為 tflite 格式。
python?object_detection/export_tflite_ssd_graph.py?\ ????--pipeline_config_path?path/to/ssd_mobilenet.config?\ ????--trained_checkpoint_prefix?path/to/model.ckpt?\ ????--output_directory?path/to/exported_model_directory
預期的輸出將位于目錄
path/to/exported_model_directory (如果不存在則創建),其
內容為:
tflite_graph.pbtxt
tflite_graph.pb
如需完整使用,您可以閱讀文件內的注釋。
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