tflite_convert --output_file=./graph.tflite --graph_def_file=output_graph_frozen.pb --input_arrays=IteratorV2 --output_arrays=linear/head/predictions/probabilities
回溯（最近通话最近）： 在第11行的文件“ / usr / local / bin / tflite_convert” sys.exit（main（）） 主目录中的文件“ /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/lite/python/tflite_convert.py”，第503行 app.run（main = run_main，argv = sys.argv [：1]） 运行中的文件“ /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/platform/app.py”，第40行 _run（main = main，argv = argv，flags_parser = _parse_flags_tolerate_undef） 运行中的文件“ /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/absl/app.py”，第299行 _run_main（main，args） _run_main中的文件“ /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/absl/app.py”，第250行 sys.exit（main（argv）） 在run_main的第499行中，文件“ /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/lite/python/tflite_convert.py” _convert_tf1_model（tflite_flags） _convert_tf1_model中的第193行的文件“ /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/lite/python/tflite_convert.py” output_data = converter.convert（） 在转换文件“ /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/lite/python/lite.py”中，第898行 ** converter_kwargs） toco_convert_impl中的第401行的文件“ /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/lite/python/convert.py” 输入张量，输出张量，* args，** kwargs） 在build_toco_convert_protos中的文件“ /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/lite/python/convert.py”，第304行 input_tensor.dtype） 文件“ /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/lite/python/util.py”，第58行，在convert_dtype_to_tflite_type中 引发ValueError（“不支持的tf.dtype {0}”。format（tf_dtype）） ValueError：不支持的tf.dtype
答案 0 :(得分：0)
设置“ input_arrays”和“ output_arrays”的目的是什么？
在最简单的情况下，您可以做
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(export_dir)
tflite_model = converter.convert()