Tensorflow：SSD_mobilenet_v2_2 中的 TFLiteConverter（保存模型 -> TFLite）

Question

我已经安装了tensorflow 2.3.1，我的ssd_mobile_net_v2_2是从https://tfhub.dev/tensorflow/ssd_mobilenet_v2/2下载的。我想将此模型转换为 tf_lite 版本。我的代码是：

但是出现错误：

tensorflow.lite.python.convert.ConverterError: :0: 错误：loc("Func/StatefulPartitionedCall/input/_0"): 要求所有操作数和结果具有兼容的元素类型 :0: 注意：loc("Func/StatefulPartitionedCall/input/_0"): 查看当前操作：%1 = "tf.Identity"(%arg0) {device = ""} : (tensor<1x320x320x3x!tf.quint8> ) -> 张量<1x320x320x3xui8>

看来我需要设置输入数据类型，但我不知道该怎么做。

非常感谢您的回复。

Answer 1

我查看了 this 并发现了这个：

import tensorflow as tf

converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model("ssd_mobilenet_v2_2",signature_keys=['serving_default'])
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
converter.experimental_new_converter = True
converter.target_spec.supported_ops = [tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS, tf.lite.OpsSet.SELECT_TF_OPS]
model = converter.convert()
open("converted_model.tflite", "wb").write(model)

我正在使用 tensorflow-nightly 我没有尝试过其他版本

Answer 2

解决方案来自：https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/42114#issuecomment-671593386

注：tf-nightly==2.4

Tensorflow：SSD_mobilenet_v2_2 中的 TFLiteConverter（保存模型 -> TFLite）

Tensorflow: TFLiteConverter (Saved Model -> TFLite) in SSD_mobilenet_v2_2

python

tensorflow

tensorflow-datasets

tensorflow-lite