如何将 tflite 模型转换为 Tensorflow 中的冻结图 (.pb)？答案

【问题标题】：How to convert a tflite model into a frozen graph (.pb) in Tensorflow?如何将 tflite 模型转换为 Tensorflow 中的冻结图 (.pb)？
【发布时间】：2020-07-20 13:24:51
【问题描述】：

我想在 Tensorflow 中将整数量化 tflite 模型转换为 冻结图 (.pb)。我在 StackOverflow 上通读并尝试了许多解决方案，但都没有奏效。具体来说，toco 不起作用（output_format 不能是 TENSORFLOW_GRAPHDEF）。

我的最终目标是通过tf2onnx得到一个量化的ONNX模型，但是tf2onnx不支持tflite作为输入（只支持save_model、checkpoint和graph_def）。但是，使用 TFLiteConverter 对训练好的模型进行量化后，它只返回一个 tflite 文件。这就是问题出现的地方。

理想的流程本质上是这样的：float32 中的 tf 模型 -> int8 中的 tflite 模型 -> graph_def -> onnx 模型。我被第二个箭头卡住了。

【问题讨论】：

标签： tensorflow quantization onnx tensorflow-lite

【解决方案1】：

在 Tensorflow 版本 r1.9 之后，将 tflite 模型转换为 .pb 的功能已被删除。尝试将您的 TF 版本降级到 1.9，然后像这样

bazel run --config=opt \
  //tensorflow/contrib/lite/toco:toco -- \
  --input_file=/tmp/foo.tflite \
  --output_file=/tmp/foo.pb \
  --input_format=TFLITE \
  --output_format=TENSORFLOW_GRAPHDEF \
  --input_shape=1,128,128,3 \
  --input_array=input \
  --output_array=MobilenetV1/Predictions/Reshape_1

Here 是来源。

【讨论】：