我已经跟随this网站获得了定制的对象分类器。由此，我得到了冻结的推理图，保存的模型，检查点和所有必要的数据。现在，我想从此模型生成一个.tflite文件，以将其部署到android studio中。为此，我关注了this网站并使用了以下代码。这给了我一个detect.tflite文件，没有错误。但是文件为空（0kb）。我还使用website提供的示例冻结图尝试了相同的代码。但是结果是一样的。是因为我使用Windows 10而不是Ubuntu吗？
我也尝试了toco build和tflite_convert，但是没有任何效果。我还可以使用CPU从使用GPU训练的tensorflow模型中创建.tflite文件吗？
bazel run -c opt tensorflow/lite/toco:toco -- --input_file=C:/tensorflow1/models/research/object_detection/sample_tflite_graph.pb --output_file=C:/tensorflow1/models/research/object_detection/sample_detect.tflite --input_shapes=1,300,300,3 --input_arrays=normalized_input_image_tensor --output_arrays='TFLite_Detection_PostProcess','TFLite_Detection_PostProcess:1','TFLite_Detection_PostProcess:2','TFLite_Detection_PostProcess:3' --inference_type=QUANTIZED_UINT8 --mean_values=128 --std_values=128 --change_concat_input_ranges=false --default_ranges_min=0 --default_ranges_max=6 --allow_custom_ops
（tensorflow1） C：\ Users \ devim \ OneDrive \ Documents \ GitHub \ tensorflow>运行bazel tensorflow / lite / toco：toco- --input_file = C：/tensorflow1/models/research/object_detection/sample_tflite_graph.pb --output_file = C：/tensorflow1/models/research/object_detection/sample_detect.tflite --input_shapes = 1,300,300,3 --input_arrays = normalized_input_image_tensor --output_arrays ='TFLite_Detection_PostProcess'，'TFLite_Detection_PostProcess：1'，'TFLite_Detection_PostProcess：2'，'TFLite_Detection_PostProcess：3' --inference_type = QUANTIZED_UINT8 --mean_values = 128 --std_values = 128 --change_concat_input_ranges = false --default_ranges_min = 0 --default_ranges_max = 6 --allow_custom_ops调试：C：/ users / devim / _bazel_devim / l7g3ilsc / external /苹果/repositories.bzl:35:5： 警告：
build_bazel_rules_apple取决于加载的bazel_skylib来自https://github.com/bazelbuild/bazel-skylib.git（代码0.6.0），但 我们检测到它已经从“无”（标记 没有）。您可能会遇到兼容性问题。要使此警告静音， 将ignore_version_differences = True传递给apple_rules_dependencies()。INFO：已分析的目标// tensorflow / lite / toco：toco（已加载0个软件包， 已配置0个目标）。 INFO：找到1个目标...目标 // tensorflow / lite / toco：toco最新：
C：/用户/devim/_bazel_devim/l7g3ilsc/execroot/org_tensorflow/bazel-out/x64_windows-opt/bin/tensorflow/lite/toco/toco.exe 信息：经过时间：8.960s，关键路径：0.02s信息：0处理。 INFO：构建成功完成，总共进行了1次操作INFO：正在运行 命令行： C：/用户/devim/_bazel_devim/l7g3ilsc/execroot/org_tensorflow/bazel-out/x64_windows-opt/bin/tensorflow/lite/toco/toco.exe '--input_file = C：/tensorflow1/models/research/object_detection/sample_tflite_graph.pb' '--output_file = C：/tensorflow1/models/research/object_detection/sample_detect.tflite''--input_shapes = 1,300,300,3' '--input_arrays = normalized_input_image_tensor' '--output_arrays ='\''TFLite_Detection_PostProcess：1'\''，'\''TFLite_Detection_PostProcess：2'\''，'\''TFLite_Detection_PostProcess：3'\'' ' '--inference_type = QUANTIZED_UINT8''--mean_values = 128' '--std_values = 128''--change_concat_input_ranges = false''--defaulINFO： 构建成功完成，共1个动作2019-06-24 12：50：15.427241：我tensorflow / lite / toco / import_tensorflow.cc：1335] 转换不受支持的操作：TFLite_Detection_PostProcess 2019-06-24 12：50：15.444580：我 tensorflow / lite / toco / import_tensorflow.cc：1384]无法确定 op的输出类型：TFLite_Detection_PostProcess 2019-06-24 12：50：15.505002：F tensorflow / lite / toco / tooling_util.cc：912]检查 失败：GetOpWithOutput（model，output_array）指定的输出数组 此操作中的任何操作都不会生成“'TFLite_Detection_PostProcess'” 图形。是错字吗？要使此消息静音，请传递以下标志： allow_nonexistent_arrays