如何转换 tf2 模型，使其在 tflite 解释器上运行答案

【问题标题】：How to convert tf2 model so it will run on tflite interpreter如何转换 tf2 模型，使其在 tflite 解释器上运行
【发布时间】：2021-01-14 02:07:52
【问题描述】：

背景： 我正在尝试将来自官方 tf zoo 的 tf2 模型转换为 SSD MobileNet V2 FPNLite 320x320（例如）。该模型最终应该在树莓派上运行，所以我希望它在 tflite 解释器上运行（没有完整的 tf）。文档暗示支持 ssd 模型转换。

发生了什么： 该过程在this colab notebook 中有详细说明。它因错误而失败：

ConverterError: <unknown>:0: error: loc(callsite(callsite("Postprocessor/BatchMultiClassNonMaxSuppression/MultiClassNonMaxSuppression/SortByField_1/Size@__inference___call___23519" at "StatefulPartitionedCall@__inference_signature_wrapper_25508") at "StatefulPartitionedCall")): 'tf.Size' op is neither a custom op nor a flex op
<unknown>:0: note: loc("StatefulPartitionedCall"): called from
<unknown>:0: error: failed while converting: 'main': Ops that can be supported by the flex runtime (enabled via setting the -emit-select-tf-ops flag):
    tf.Size {device = ""}

如果我添加标志 tf.lite.OpsSet.SELECT_TF_OPS，它可以工作但不会在 rpi 上运行，因为它没有操作。

这可以吗？有人成功了吗？

【问题讨论】：

标签： tensorflow raspberry-pi tensorflow2.0 tensorflow-lite

【解决方案1】：

由于 TFLite 本身不支持 TF.Size，因此您可以使用 TF Select 模式，该模式回退到 TF 以查找缺失的操作，在转换过程中使用您尝试过的“SELECT_TF_OPS”启用该操作。当您运行推理时，您将需要使用链接了 Select ops 的解释器。有关运行推理，请参阅 guide。

【讨论】：

这意味着我必须安装 tf，不是吗？在这种情况下，在 rpi 上，这不是一个很好的选择。
啊，我明白了……哎呀，正在编译……我会检查某处是否有预编译的二进制文件。谢谢
如果你使用python，你可以只安装pip包。如果java有预编译的AAR。检查上面的链接。
不幸的是不在 rpi 上。有一个特定的版本，它没有安装选定的操作
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