저장된 tensorflow 모델을 tensorflow Lite로 변환하는 올바른 방법은 무엇입니까?

debugcn 에 게시 Dev

모델 동물원의 모든 모델과 동일하게 저장된 tensorflow 모델이 있습니다.

나는 그것을 tesorflow lite로 변환하고 싶습니다. tensorflow github에서 다음과 같은 방법을 찾습니다 (내 tensorflw 버전은 2입니다).

!wget http://download.tensorflow.org/models/object_detection/tf2/20200711/ssd_resnet50_v1_fpn_640x640_coco17_tpu-8.tar.gz 
# extract the downloaded file
!tar -xzvf ssd_resnet50_v1_fpn_640x640_coco17_tpu-8.tar.gz

!pip install tf-nightly
import tensorflow as tf
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('ssd_mobilenet_v2_320x320_coco17_tpu-8/saved_model')
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()

open("m.tflite", "wb").write(tflite_model)

그러나 변환 된 모델의 출력 및 입력 모양이 원래 모델과 일치하지 않는 경우 다음을 확인하십시오.

원본 모델 입력 및 출력 모양

변환 된 모델 입력 및 출력 모양

그래서 여기에 문제가 있습니다! 입력 / 출력 모양이 원래 모델과 일치해야합니다! 어떤 생각?

Tensorflow github 문제에서 그들의 대답을 사용하여 문제를 해결했습니다. 링크

그들의 접근 방식 :

!pip install tf-nightly
import tensorflow as tf

## TFLite Conversion
model = tf.saved_model.load("saved_model")
concrete_func = model.signatures[tf.saved_model.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY]
concrete_func.inputs[0].set_shape([1, 300, 300, 3])
tf.saved_model.save(model, "saved_model_updated", signatures={"serving_default":concrete_func})
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_dir='saved_model_updated', signature_keys=['serving_default'])

converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
converter.target_spec.supported_ops = [tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS, tf.lite.OpsSet.SELECT_TF_OPS]
tflite_model = converter.convert()

## TFLite Interpreter to check input shape
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_content=tflite_model)
interpreter.allocate_tensors()

# Get input and output tensors.
input_details = interpreter.get_input_details()
output_details = interpreter.get_output_details()

# Test the model on random input data.
input_shape = input_details[0]['shape']
print(input_shape)

[1300 300 3]

감사합니다 MeghnaNatraj

이 기사는 인터넷에서 수집됩니다. 재 인쇄 할 때 출처를 알려주십시오.

침해가 발생한 경우 연락 주시기 바랍니다[email protected] 삭제

에서 수정2021-04-2

몇 마디 만하겠습니다

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