Question

我遵循了两个Tensorflow for Poets Tutorials： Tensorflow for Poets 1和Tensorflow for Poets 2。经过重新训练的模型可以为笔记本电脑上的测试提供准确的结果，但是在转换为.tflite文件并尝试在Android设备上对同一图像进行分类之后，准确性下降了1％。

我使用以下命令来重新训练和转换：

  python retrain.py \
  --bottleneck_dir=tf_files/bottlenecks \
  --how_many_training_steps=500 \
  --model_dir=tf_files/models/ \
  --summaries_dir=tf_files/training_summaries/"${ARCHITECTURE}" \
  --output_graph=tf_files/retrained_graph.pb \
  --output_labels=tf_files/retrained_labels.txt \
  --architecture="${ARCHITECTURE}" \
  --image_dir=tf_files/flower_photos

toco \
  --input_file=tf_files/retrained_graph.pb \
  --output_file=tf_files/optimized_graph.lite \
  --input_format=TENSORFLOW_GRAPHDEF \
  --output_format=TFLITE \
  --input_shape=1,224,224,3 \
  --input_array=Placeholder \
  --output_array=final_result \
  --inference_type=FLOAT \
  --input_data_type=FLOAT

奇怪的是，优化后的文件几乎与原始文件一样高（均为80 MB）。

使用Tensorflow 1.9.0和Python 3.6.6。

任何帮助或提示都将受到赞赏！

Answer 1

好吧，我知道了。显然ARCHITECTURE变量未设置为正确的值。因此，如果有人遇到相同的问题，请首先检查

Tensorflow Lite精度在移动设备上下降

1 个答案: