从 TFLite 模型中获取 TFLite 版本信息答案

【问题标题】：Fetching TFLite Version information from TFLite model从 TFLite 模型中获取 TFLite 版本信息
【发布时间】：2021-06-08 05:17:48
【问题描述】：

我有一个 TFLite 模型。如何获取用于创建模型的 TFLite 版本？

在自动化过程中，我试图获取 TFLite 模型并对其进行推理。目前，我正在使用 TFLite 2.4.1 库。在此版本之上创建的模型有不支持的操作，需要报错。

最好的处理方式是什么？如何从模型中获取 TFLite 版本。

【问题讨论】：

标签： tensorflow tensorflow2.0 tensorflow-lite

【解决方案1】：

TFLite 模式文件中的“min_runtime_version”模型元数据包含描述能够运行给定模型的最小运行时版本的信息。

TFLite flatbuffer 模式中的上述值可以被现有的 C++ 和 Python 模式库读取。例如，

from tensorflow.lite.python import schema_py_generated as schema_fb

tflite_model = schema_fb.Model.GetRootAsModel(model_buf, 0)

# Gets metadata from the model file.
for i in range(tflite_model.MetadataLength()):
  meta = tflite_model.Metadata(i)
  if meta.Name().decode("utf-8") == "min_runtime_version":
    buffer_index = meta.Buffer()
    metadata = tflite_model.Buffers(buffer_index)
    min_runtime_version_bytes = metadata.DataAsNumpy().tobytes()

参考资料：

Model metadata table in TFLite flatbuffer schema

【讨论】：