我已经训练了 ssd_mobilenet_v2_quantized_300x300_coco_2019_01_03 对象检测模型。一切顺利。我也将其转换为.tflite文件，并将其命名为 detectx.tflite 。
我下载了official ObjectDetection Example App，它在包含.tflite模型的情况下可以顺利运行。
我将ModelDataHandler.swift中的代码更改为以下内容：
enum MobileNetSSD {
static let modelInfo: FileInfo = (name: "detectx", extension: "tflite")
static let labelsInfo: FileInfo = (name: "labelmap", extension: "txt")
}
当然可以将我的detectx.tflite移到Model文件夹中，以便对其进行定位。
但是，当我尝试运行该应用程序时，它崩溃并出现以下错误：
Failed to load the model file with name: detectx (lldb)
这是将训练有素的模型导出到 tflite_graph.pb 的方式：
python export_tflite_ssd_graph.py \
--pipeline_config_path training/ssd_mobilenet_v2_quantized_300x300_coco.config \
--trained_checkpoint_prefix training/model.ckpt-145 \
--output_directory inference_graph_TFLITE_COBA
这就是我将其转换为.tflite的方式：
tflite_convert --graph_def_file=inference_graph_TFLITE_COBA/tflite_graph.pb --output_file=detectx.tflite
--input_shapes=1,300,300,3 --input_arrays=normalized_input_image_tensor
--output_arrays=TFLite_Detection_PostProcess,TFLite_Detection_PostProcess:1,TFLite_Detection_Post
Process:2,TFLite_Detection_PostProcess:3 --allow_custom_ops
这成功生成了我在此处写的 detectx.tflite 。
我不明白为什么这行不通。我尝试了许多不同的ssd移动网络模型，并且产生了相同的错误。有人可以帮我吗？我很困惑。
非常感谢。非常感谢您的帮助。
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在您使用的示例项目上，我也遇到了来自Xcode的相同错误消息Failed to load the model file with name: detectx (lldb)。
在Xcode上进行调试后，我意识到该模型根本没有加载到项目文件中，并且能够通过在Xcode上执行以下步骤来解决该问题：