Question

我正在尝试使用Tensorflow.js为我们转换一个预训练模型：

https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/detection_model_zoo.md

我选择了mask_rcnn_inception_v2_coco。

tensorflowjs_converter需要特定的output_node_names。网络上的各种资源都指向summarize_graph之类的工具，以帮助检查潜在的输出节点名称。

不幸的是，我正在Google Colab上运行此程序，并且（据我所知）我无法安装bazel，我需要从源代码构建summarize_graph到我，它需要识别哪个{{ 1}}传递给转换器。

我在这里错过了什么吗？从现有的预训练模型到Tensorflow.js（用于在浏览器上进行推断）是否有更直接的方法？

Answer 1

对于mask_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28的结果 bazel-bin/tensorflow/tools/graph_transforms/summarize_graph --in_graph=frozen_inference_graph.pb 是

Found 1 possible inputs: (name=image_tensor, type=uint8(4), shape=[?,?,?,3])
No variables spotted.
Found 5 possible outputs: (name=detection_boxes, op=Identity) (name=detection_scores, op=Identity) (name=detection_classes, op=Identity) (name=num_detections, op=Identity) (name=detection_masks, op=Identity)

Answer 2

这篇文章对我有帮助： https://developer.arm.com/technologies/machine-learning-on-arm/developer-material/how-to-guides/optimizing-neural-networks-for-mobile-and-embedded-devices-with-tensorflow/determine-the-names-of-input-and-output-nodes

启动并运行tensorboard（可以在Windows或其他任何方式下完成，这是Ubuntu安装）

pip install tensorboard

>

tensorboard --logdir=/tmp/tensorboard

>

python tensorflow/python/tools/import_pb_to_tensorboard.py --model_dir resnetv1_50.pb --log_dir /tmp/tensorboard

（如果您没有import_pb_to_tensorboard.py，则可以下载文件https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/python/tools/import_pb_to_tensorboard.py并指向保存的目录）

您可以使用以上命令将模型导入所服务的张量板。在tensorboard中，您可以单击进入模型并查看最终输出是什么。我的被称为“ import / final_result”

如何推导预训练模型的output_node_names？

2 个答案: