Tensorflow 模型轉(zhuǎn)換 .pb convert to .lite實例

更新時間：2020年02月12日 09:28:14 作者：cefengxu

今天小編就為大家分享一篇Tensorflow 模型轉(zhuǎn)換 .pb convert to .lite實例，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

2017年底，Tensorflow 推出Lite版本，可實現(xiàn)移動端的快速運行，其中，一個很關(guān)鍵的問題，如何把現(xiàn)有分類模型(.pb) 轉(zhuǎn)換為(.lite)模型呢？

其實，步驟如下

1- 進(jìn)入 Tensorflow 源碼文件夾（以便bazel可以無需配置找打相應(yīng)路徑）

2- 轉(zhuǎn)換可執(zhí)行文件

bazel run --config=opt \
 //tensorflow/contrib/lite/toco:toco -- \
 --input_file=/tmp/mobilenet_v1_1.0_224_frozen.pb \  # 待轉(zhuǎn)換模型路徑
 --output_file=/tmp/tflite_model2.tflite \      # 目標(biāo)模型路徑
 --input_format=TENSORFLOW_GRAPHDEF \
 --output_format=TFLITE \
 --input_shape=1,224,224,3 \              # 輸入圖像寬高
 --input_array=input \                 # 輸入節(jié)點名稱<參考1>
 --output_array=MobilenetV1/Predictions/Reshape_1 \  # 輸出節(jié)點名稱<參考1>
 --inference_type=FLOAT \               # 圖像數(shù)據(jù)類型
 --input_data_type=FLOAT

參考1： 如果輸入輸出節(jié)點不知道：進(jìn)入python，import tf ，并通過如下命令（ tf.GraphDef() ）查找:

>>> import tensorflow as tf
>>> gf = tf.GraphDef()
>>> gf.ParseFromString(open('/your/path/to/graphname.pb','rb').read())
>>> for n in gf.node:
>>>   print ( n.name +' ===> '+n.op )

參轉(zhuǎn)換后，在android手機上運行，在不考慮精度的前提下，不同實現(xiàn)方式得到的結(jié)果如下:

模型	type	model size	speed
mobilenet-v1-224	.pb	17 mb	106 ms
mobilenet-v1-224	.lite	16.4 mb	72 ms

以上這篇Tensorflow 模型轉(zhuǎn)換 .pb convert to .lite實例就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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