我用自己的图像数据集成功地重新训练了Mobilenet量化模型(architecture="mobilenet_1.0_128_quantized"
)
python3 -m scripts.retrain \
--bottleneck_dir=tf_files/bottlenecks_quant \
--how_many_training_steps=50000 \
--model_dir=tf_files/models/ \
--summaries_dir=tf_files/training_summaries/"mobilenet_1.0_128_quant" \
--output_graph=tf_files/retrained_graph_50000_1.0_128.pb \
--output_labels=tf_files/retrained_labels.txt \
--architecture="mobilenet_1.0_128_quantized" \
--image_dir=images
当我尝试将.pb文件转换为.tflite时
toco \
--graph_def_file=tf_files/retrained_graph_50000_1.0_128.pb \
--output_file=tf_files/retrained_graph_50000_1.0_128.tflite \
--input_format=TENSORFLOW_GRAPHDEF --output_format=TFLITE \
--inference_type=QUANTIZED_UINT8 \
--input_shape="1,128,128,3" \
--input_array=input \
--output_array=outputs \
--std_dev_values=127.5 --mean_value=127.5
它失败并出现下一个错误:
ValueError:发现无效的张量“输出”。