【发布时间】:2019-07-29 15:20:23
【问题描述】:
我使用 Faster RCNN 构建了一个对象检测模型,并能够生成 Frozen_Graph.pb 文件。现在我正在尝试将 .pb 文件转换为 TFlite 文件以便在 Android 上使用它。但是我在转换时遇到了问题。因为它需要输入张量和输出传感器进行转换。
我无法确定要传递的正确输入和输出数组。即使我将输入张量作为Image_tensor 传递,它也会引发错误说明
ValueError: None is only supported in the 1st dimension. Tensor 'image_tensor:0' has invalid shape '[None, None, None, 3]
以下是我用于转换的代码:
graph_def_file = "/models/mobilenet_thin_model.pb"
input_arrays = ["image_tensor"]
output_arrays = ["Softmax"]
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_frozen_graph(graph_def_file,input_arrays, output_arrays)
tflite_model = converter.convert()
open("/models/converted_model.tflite", "wb").write(tflite_model)
【问题讨论】:
标签: python-3.x tensorflow object-detection