Question

我有一个tensorflow模型，可以拍摄各种大小的输入图像：

inputs = layers.Input(shape=(128,None,1), name='x_input')

<tf.Tensor 'x_input:0' shape=(?, 128, ?, 1) dtype=float32>

当我将此模型转换为tensorflow-lite时，它会抱怨：

converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_frozen_graph(
  graph_def_file, input_arrays, output_arrays)
tflite_model = converter.convert() 

ValueError: None is only supported in the 1st dimension.
Tensor 'x_input_1' has invalid shape '[None, 128, None, 1]'.

我无法将图像缩放到固定大小。我看到的唯一解决方案是将图像填充到最大尺寸并在图形中使用该尺寸，但这似乎很浪费。还有其他方法可以使tensorflow-lite与动态图像尺寸一起使用吗？对此限制有任何理由吗？谢谢。

Answer 1

是的，您可以在TF-Lite中使用动态张量。无法将形状直接设置为[None, 128, None, 1]的原因是因为这样，将来您可以轻松支持更多语言。此外，它充分利用了静态内存分配方案。对于打算用于计算能力低的小型设备的框架来说，这是一个明智的设计选择。以下是有关如何动态设置张量大小的步骤：

0。冻结

似乎您正在从冻结的GraphDef（即*.pb文件）进行转换。假设您的冻结模型的输入形状为[None, 128, None, 1]。

1。转换步骤。

在此步骤中，将输入大小设置为模型可以接受的任何有效大小。例如：

tflite_convert \
  --graph_def_file='model.pb' \
  --output_file='model.tflite' \
  --input_shapes=1,128,80,1 \     # <-- here, you set an
                                  #     arbitrary valid shape
  --input_arrays='input' \         
  --output_arrays='Softmax'

2。推理步骤

诀窍是在推理过程中实时使用TF-Lite API的函数interpreter::resize_tensor_input(...)。我将提供它的python实现。 Java和C ++实现应相同（因为它们具有相似的API）：

from tensorflow.contrib.lite.python import interpreter

# Load the *.tflite model and get input details
model = Interpreter(model_path='model.tflite')
input_details = model.get_input_details()

# Your network currently has an input shape (1, 128, 80 , 1),
# but suppose you need the input size to be (2, 128, 200, 1).
model.resize_tensor_input(
    input_details[0]['index'], (2, 128, 200, 1))
model.allocate_tensors()

就是这样。现在，只要您的网络体系结构允许输入形状，就可以将该模型用于形状为(2, 128, 200, 1)的图像。请注意，每次进行这样的重塑时，您都必须执行model.allocate_tensors()，因此效率很低。 强烈建议，以避免在程序中过多使用此功能。

在Tensorflow-lite中输入具有动态尺寸的图像

1 个答案:

0。冻结

1。转换步骤。

2。推理步骤