冻结图到Tflite转换错误-> ValueError-为输入数组'wav data'提供输入形状

Question

我按照Tensorflow github-repo中给出的代码进行语音命令分类，以为Urban Sound Dataset训练自定义分类器。冻结图已成功创建。但是，当我尝试使用TFLiteConverter将其转换为Tflite时，如下所示

import '@mdi/font/css/materialdesignicons.css'

它给出了以下错误

converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_frozen_graph('five_words.pb', ['wav_data'], ['labels_softmax'], {"wav_data" :None})
tflite_model = converter.convert()
open("converted_model.tflite", "wb").write(tflite_model)

图结构：

我输入的数据每个单词有 5个文件夹，每个文件夹包含 100个音频文件，所以输入张量的形状是什么'wav_data'

Answer 1

由于错误跟踪指示您需要提供输入数组'wav_data'的形状。您检查wav_data的形状并将其替换为数组。

例如converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_frozen_graph('five_words.pb', ['wav_data'], ['labels_softmax'], {"wav_data" :None})可以是converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_frozen_graph('five_words.pb', ['wav_data'], ['labels_softmax'], {"wav_data" :[1,160,160,3]})