在将模型转换为tflite时遇到此错误
“”“ 标准TensorFlow Lite运行时不支持该模型中的某些运算符，并且TensorFlow无法识别该运算符。如果您有针对他们的自定义实现，则可以使用--allow_custom_ops或通过在调用tf.lite.TFLiteConverter（）时设置allow_custom_ops = True来禁用此错误。这是您正在使用的内置运算符的列表：ABS，ADD，CONV_2D，MAX_POOL_2D，MUL，RELU，SOFTMAX，SQUEEZE，SUB。这是您需要自定义实现的运算符的列表：AdjustContrastv2，AdjustHue，AdjustSaturation，RandomUniform。 “”“
该如何解决？ 张量流版本：1.13.1
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您可以通过选择TF ops直接使用TF ops。 我已经确认可以通过FlexDelegate使用AdjustContrastv2，AdjustHue和AdjustSaturation。 https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/lite/delegates/flex/allowlisted_flex_ops.cc#L35
要使用this feature，您需要使用TF 2.4或更高版本。由于TF 2.4尚不可用，因此您需要使用tf-nightly版本。
仅供参考，关于从TF1到TF2的迁移，请检查https://www.tensorflow.org/guide/migrate
答案 1 :(得分：0)
您可以尝试添加以下行以指定模型可以在内置的TF Lite和TF中使用操作。
converter.experimental_new_converter=True
converter.target_spec.supported_ops = [tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS,
tf.lite.OpsSet.SELECT_TF_OPS]
或者更好的是，您应该重写内置TF中可用的操作所不支持的TF Lite中所不支持的操作。