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Tensorflow 模型轉(zhuǎn)換 .pb convert to .lite實(shí)例

2020-02-15 21:14:50
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來(lái)源:轉(zhuǎn)載
供稿:網(wǎng)友

2017年底,Tensorflow 推出Lite版本,可實(shí)現(xiàn)移動(dòng)端的快速運(yùn)行,其中,一個(gè)很關(guān)鍵的問(wèn)題,如何把現(xiàn)有分類模型(.pb) 轉(zhuǎn)換為(.lite)模型呢?

其實(shí),步驟如下

1- 進(jìn)入 Tensorflow 源碼文件夾(以便bazel可以無(wú)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(diǎn)名稱<參考1> --output_array=MobilenetV1/Predictions/Reshape_1 /  # 輸出節(jié)點(diǎn)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(diǎn)不知道:進(jìn)入python,import tf ,并通過(guò)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(jī)上運(yùn)行,在不考慮精度的前提下,不同實(shí)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(shí)例就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持武林站長(zhǎng)站。

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