我使用以下示例创建张量流模型：http://cv-tricks.com/tensorflow-tutorial/training-convolutional-neural-network-for-image-classification/ 您可以从此处下载代码：https://github.com/sankit1/cv-tricks.com/tree/master/Tensorflow-tutorials/tutorial-2-image-classifier 我也使用＆＃34; 2。冻结图表＆＃34;来自http://cv-tricks.com/how-to/freeze-tensorflow-models/的部分 创建我的模型的* .pb文件。 我尝试使用toco命令行工具转换* .pb文件，如＆＃34;将TensorFlow SavedModel转换为TensorFlow Lite＆＃34;在https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/lite/toco/g3doc/cmdline_examples.md#savedmodel 并得到他跟随错误：
（venv）user @ user-desktop：〜/ PycharmProjects / tensorflow_tutorial / tensorflow $ bazel run -c opt tensorflow / contrib / lite / toco：toco - --savedmodel_directory = / home / user / PycharmProjects / tensorflow_tutorial / tutorial -2-image-classifier --output_file = / home / user / PycharmProjects / tensorflow_tutorial / tutorial-2-image-classifier / dogs-cats-model.tflite 警告：/home/user/.cache/bazel/_bazel_user/e21a56d90e65395c94952f8aa3d0c4bc/external/protobuf_archive/WORKSPACE:1：在/home/user/.cache/bazel/_bazel_user/e21a56d90e65395c94952f8aa3d0c4bc/external/protobuf_archive/WORKSPACE工作区名（@com_google_protobuf）与存储库定义（@protobuf_archive）中给出的名称不匹配;这将导致未来版本中的构建错误 信息：分析目标// tensorflow / contrib / lite / toco：toco（已加载0个包）。 信息：找到1个目标...... 警告：未能为前缀＆＃39; bazel创建一个或多个便利符号链接 - ＆＃39;： 无法创建符号链接bazel-out - ＆gt; /home/user/.cache/bazel/_bazel_user/e21a56d90e65395c94952f8aa3d0c4bc/execroot/org_tensorflow/bazel-out:/ home / user / PycharmProjects / tensorflow_tutorial / tensorflow / bazel-out（文件存在） 无法创建符号链接bazel-out - ＆gt; /home/user/.cache/bazel/_bazel_user/e21a56d90e65395c94952f8aa3d0c4bc/execroot/org_tensorflow/bazel-out:/ home / user / PycharmProjects / tensorflow_tutorial / tensorflow / bazel-out（文件存在） 无法创建符号链接bazel-tensorflow - ＆gt; /home/user/.cache/bazel/_bazel_user/e21a56d90e65395c94952f8aa3d0c4bc/execroot/org_tensorflow：/ home / user / PycharmProjects / tensorflow_tutorial / tensorflow / bazel-tensorflow（文件存在） 无法创建符号链接bazel-bin - ＆gt; /home/user/.cache/bazel/_bazel_user/e21a56d90e65395c94952f8aa3d0c4bc/execroot/org_tensorflow/bazel-out/k8-opt/bin：/ home / user / PycharmProjects / tensorflow_tutorial / tensorflow / bazel-bin（文件存在） 无法创建符号链接bazel-testlogs - ＆gt; /home/user/.cache/bazel/_bazel_user/e21a56d90e65395c94952f8aa3d0c4bc/execroot/org_tensorflow/bazel-out/k8-opt/testlogs:/ home / user / PycharmProjects / tensorflow_tutorial / tensorflow / bazel-testlogs（文件存在） 无法创建符号链接bazel-genfiles - ＆gt; /home/user/.cache/bazel/_bazel_user/e21a56d90e65395c94952f8aa3d0c4bc/execroot/org_tensorflow/bazel-out/k8-opt/genfiles：/ home / user / PycharmProjects / tensorflow_tutorial / tensorflow / bazel-genfiles（File exists） 目标// tensorflow / contrib / lite / toco：toco是最新的： /home/user/.cache/bazel/_bazel_user/e21a56d90e65395c94952f8aa3d0c4bc/execroot/org_tensorflow/bazel-out/k8-opt/bin/tensorflow/contrib/lite/toco/toco 信息：经过时间：0.271s，关键路径：0.00s 信息：0进程。 信息：构建成功完成，总共1次操作 信息：运行命令行：/home/user/.cache/bazel/_bazel_user/e21a56d90e65395c94952f8aa3d0c4bc/execroot/org_tensorflow/bazel-out/k8-opt/bin/tensorflow/contrib/lite/toco/toco' - savedmodel_directory = /家庭/用户/ PycharmProjects / tensorflow_tutorial /教程-2-图像分类器＆＃39; ＆＃39; - OUTPUT_FILE = /家庭/用户/ PycharmProjects / tensorflow_tutorial /教程-2-图像分类器/狗-CATS-model.tflite＆＃39; 2018-05-07 01：33：13.776954：F tensorflow / contrib / lite / toco / toco_saved_model.cc:34] 检查失败：tensorflow :: MaybeSavedModelDirectory（model_path）模型未以受支持的SavedModel格式保存。< /强>
抛出此错误的函数是MaybeSavedModelDirectory at https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/lite/toco/toco_saved_model.cc， 我看了一下它的实现 https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/cc/saved_model/loader.cc 实际上它在模型目录中寻找* .pb或* .pbtxt文件，我在请求的位置获得了这个文件，为什么我会收到这个错误？
机器细节： 操作系统平台和分发 - ubuntu x64， TensorFlow从 - pip安装， TensorFlow版本 - cpu版本1.8.0， Bazel版 - 0.13.0， CUDA / cuDNN版本 - 没有cuda， GPU模型和内存 - 没有gpu， 准确的命令重现 - 没有必要， python版本 - 3.5.2
答案 0 :(得分：0)
TensorFlow 1.8支持两种格式：
在您的情况下，如果您已经使用过freeze_graph.py，则应该遵循有关GraphDefs的文档。可从here获得TensorFlow Lite的最新文档。
从（TensorFlow 1.9的文档）复制：
以下示例将基本的TensorFlow GraphDef（由freeze_graph.py冻结）转换为TensorFlow Lite FlatBuffer以执行浮点推理。冻结图包含以Const ops形式存储在Checkpoint文件中的变量。
curl https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/mobilenet_v1_0.50_128_frozen.tgz \
| tar xzv -C /tmp
tflite_convert \
--output_file=/tmp/foo.tflite \
--graph_def_file=/tmp/mobilenet_v1_0.50_128/frozen_graph.pb \
--input_arrays=input \
--output_arrays=MobilenetV1/Predictions/Reshape_1
input_shapes的值会在可能的情况下自动确定。
答案 1 :(得分：0)