Пытаюсь преобразовать сохраненную модель в tflite.

имя модели: ssd_mobilenet_v1_ppn_coco https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/detection_model_zoo.md

Я попытался преобразовать модель в tflite pb с помощью этой команды:

 $tflite_convert   --output_file=/tmp/dec.tflite  
 --saved_model_dir=/ppn/saved_model/
  

Получил эту ошибку:

Ошибка значения: None поддерживается только в 1-м измерении. Тензор ‘image_tensor’ имеет недопустимую форму ‘[Нет, Нет, Нет, 3]’.

Чтобы получить больше информации о модели, я создал tensorflow из исходного кода с помощью bazel и выполнил следующее:

 $ bazel build tensorflow/tools/graph_transforms:summarize_graph
  bazel-bin/tensorflow/tools/graph_transforms/summarize_graph -- 
  in_graph=/Users/nadav/Desktop/tflite/
  

вывод:

 found 1 possible inputs: (name=image_tensor, type=uint8(4), shape=[?,?,?,3]) 
No variables spotted.
Found 4 possible outputs: (name=detection_boxes, op=Identity) (name=detection_scores, op=Identity) (name=num_detections, op=Identity) (name=detection_classes, op=Identity) 
Found 2197495 (2.20M) const parameters, 0 (0) variable parameters, and 2089 control_edges
Op types used: 2325 Const, 549 GatherV2, 451 Minimum, 360 Maximum, 287 Reshape, 191 Sub, 183 Cast, 183 Greater, 180 Split, 180 Where, 119 StridedSlice, 116 Shape, 109 Pack, 101 ConcatV2, 99 Add, 96 Mul, 94 Unpack, 93 Slice, 92 ZerosLike, 91 Squeeze, 90 NonMaxSuppressionV2, 36 Identity, 30 Conv2D, 29 Switch, 29 Relu6, 26 Enter, 24 BiasAdd, 17 FusedBatchNorm, 14 Merge, 13 RealDiv, 12 Range, 11 DepthwiseConv2dNative, 11 TensorArrayV3, 8 ExpandDims, 8 NextIteration, 6 TensorArrayGatherV3, 6 TensorArrayWriteV3, 6 Exit, 6 TensorArraySizeV3, 5 TensorArrayReadV3, 5 MaxPool, 5 TensorArrayScatterV3, 4 Fill, 3 Assert, 3 Transpose, 2 Less, 2 Equal, 2 Exp, 2 LoopCond, 1 Tile, 1 TopKV2, 1 Placeholder, 1 ResizeBilinear, 1 Size, 1 Sigmoid
To use with tensorflow/tools/benchmark:benchmark_model try these arguments:
bazel run tensorflow/tools/benchmark:benchmark_model -- --graph=/ppn/frozen_inference_graph.pb 
--show_flops 
--input_layer=image_tensor 
--input_layer_type=uint8
 --input_layer_shape=-1,-1,-1,3 
--output_layer=detection_boxes,detection_scores,num_detections,detection_classes
  

Другие подробности:

версия tensorflow: 1.13.1 Запустите его как в python 2.7, так и в 3.6.5.

Также пытался использовать файл контрольной точки (ckpt), а не сохраненную модель, но это не сработало.

Получил этот результат: ошибка значения: None поддерживается только в 1-м измерении. Тензор ‘image_tensor’ имеет недопустимую форму ‘[Нет, Нет, Нет, 3]’.

ожидается: два файла: somefilename.pb somefilename.pbtxt

Вы можете преобразовать следующим образом,

 !tflite_convert --output_file model.tflite 
                --saved_model_dir   ssd_mobilenet_v1_ppn_shared_box_predictor_300x300_coco14_sync_2018_07_03/saved_model/ 
                --output_format TFLITE 
                --inference_type FLOAT 
                --input_arrays image_tensor 
                --input_shapes 1,300,300,3 
                --output_arrays detection_boxes,detection_classes,detection_scores,num_detections
  

Для обнаружения объекта лучше перейти по этой ссылке.

Для преобразования в tflite вы можете перейти по следующей ссылке руководства.

Преобразование обученной модели: преобразование обученной модели Inception-V3

Преобразование модели обнаружения объекта: преобразование файла обнаружения объекта .pb в файл .tflite