Question

我正在使用holy-edge创建模型。然后，我想将此模型转换为Tensorflow Lite以用于移动应用。我遵循了steps here，并能够使用output_node_names = predictions将模型转换为.pg文件。下一步，我需要使用toco将.pg文件转换为Tensorflow Lite模型，但我不知道在哪里可以找到一些必需的参数，例如input_array，output_array，input_shape和output_node_names。

有人知道如何将HED模型转换为Tensorflow Lite模式吗？请帮忙。

谢谢，杜克（Duc）

Answer 1

您可以使用以下代码：

import tensorflow as tf
gf = tf.GraphDef()   
m_file = open('frozen_inference_graph.pb','rb')
gf.ParseFromString(m_file.read())

with open('somefile.txt', 'a') as the_file:
    for n in gf.node:
        the_file.write(n.name+'\n')

file = open('somefile.txt','r')
data = file.readlines()
print ("\noutput name = ")
print (data[len(data)-1])

print ("Input name = ")
file.seek ( 0 )
print (file.readline())

我有

output name: SemanticPredictions
input name: ImageTensor

如何将HED模型转换为Tensorflow Lite模型

1 个答案: