我有一个冻结的张量流对象检测模型frozen_inference_graph.pb，我需要将其转换为.tflite格式才能在Android应用中使用。
我正在使用https://codelabs.developers.google.com/codelabs/tensorflow-for-poets-2-tflite/#2此处建议的tflite_convert
tflite_convert
--graph_def_file=frozen_inference_graph.pb
--output_file=new_graph.tflite
--input_format=TENSORFLOW_GRAPHDEF
--output_format=TFLITE
--input_shape=1,224,224,3
--input_array=image_tensor
--output_array=detection_boxes,detection_scores,detection_classes,num_detections
--inference_type=FLOAT
--input_data_type=FLOAT
这是我得到的错误：
Check failed: array.data_type == array.final_data_type Array "image_tensor"
has mis-matching actual and final data types (data_type=uint8, final_data_type=float).
Fatal Python error: Aborted
答案 0 :(得分：0)
转换器可以更改输入和/或输出类型，但只能更改一侧：如果模型具有浮点输入张量，则可以创建带有量化（uint8）输入的tflite模型，反之亦然。从命令中删除create or replace function ReverseNo(no1 in number)
return number
Is
n number:=no1;
p number;
c number:=0;
begin
while ( n>0)
LOOP
p:=mod(n,10);
c:=c*10+p;
n:=(n-p)/10;
END LOOP;
DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('NO IS ' || c);
return c;
end;
，它应该可以工作。