如何对 TFlite 模型进行微调答案

【问题标题】：How to do fine tuning on TFlite model如何对 TFlite 模型进行微调
【发布时间】：2021-01-29 02:25:43
【问题描述】：

我想根据自己的数据微调模型。但是，该模型以 tflite 格式分发。有没有办法从 tflite 文件中提取模型架构和参数？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

一种方法是将 TFLite 文件转换为另一种格式，然后导入支持训练的深度学习框架。

类似 ONNX 的东西，使用 tflite2onnx，然后导入到您选择的框架中。并非所有框架都可以从 ONNX 导入（例如 PyTorch）。我相信您可以使用 ONNXRuntime 和 MXNet 进行训练。不确定您是否可以使用 TensorFlow 进行训练。

【讨论】：

【解决方案2】：

我不确定你需要什么。但是如果你想知道你的模型的确切架构，你可以使用neutron 来找出答案。你会得到这样的东西：

为了您的信息，TensorFlow Lite 并不意味着微调。您需要微调一个经典的 TensorFlow 模型，然后将其转换为 TensorFlow Lite。

【讨论】：

谢谢，这对我了解模型的架构很有用。我得到的模型是 tflite 的格式，我最初的问题是是否有办法将 tflite 加载或转换为 tensorflow 作为 tensorflow 模型，以便我可以根据自己的数据微调某些层
也许@Prunus 的回答可以帮助你转成TensorFlow。我自己从来没有测试过。或者现在您已经有了可以直接在 TensorFlow 上自己构建的架构。