将Tensorflow模型转换为TFLITE格式

Question

我已经多次跟踪these instructions，以根据自己的图像训练模型。它运行完美，训练后我可以很好地标记图像。我想在Raspberry Pi Zero上使用经过训练的模型。

我将模型移至pi，使用pip安装了tensorflow，并尝试使用标准的label_image.py脚本。可以理解，由于该模型为83MB，这会耗尽资源并消亡。我想使用tfite缩小模型。当我发出：

   toco \
    --graph_def_file=output_graph.pb \
    --output_file=tf_files/optimized_graph.lite \
    --input_format=TENSORFLOW_GRAPHDEF \
    --output_format=TFLITE \
    --input_array=Placeholder \
    --output_array=final_result \
    --inference_type=FLOAT \
    --input_data_type=FLOAT

我收到一条toco用法消息，然后出现错误“ toco：error：”

我不清楚哪些参数是必需的，哪些参数是必需的。将pi零转换为TFLITE的最简单方法是什么？