Получите элементы input_array и output_array для преобразования модели в формат tflite
PS. Пожалуйста, не указывайте мне на преобразование модели Keras напрямую в tflite, так как мой файл .h5 не сможет напрямую преобразовать в .tflite. Мне каким-то образом удалось преобразовать файл .h5 в .pb
Я следил за блокнотом это Jupyter для распознавания лиц с помощью Keras. Затем я сохранил свою модель в файл model.h5, а затем преобразовал ее в замороженный график model.pb, используя это.
Теперь я хочу использовать свой файл tensorflow в Android. Для этого мне понадобится Tensorflow Lite, для чего мне нужно преобразовать мою модель в формат .tflite.
Для этого я стараюсь следовать официальным рекомендациям для него здесь. Как вы видите, для этого требуются массивы input_array и output_array. Как мне получить информацию об этих вещах из моего файла model.pb?
Ответ Шубхама правильный. Но обратите внимание, что если вы экспортируете в SavedModel или напрямую из модели Keras с помощью интерфейса Python TFLiteConverter, вам не нужно указывать входные и выходные данные, поскольку они уже включены в представление.
Ответы 1
input arrays и output arrays — это массивы, в которых хранятся входные и выходные тензоры соответственно.
They intend to inform the
TFLiteConverterabout the input and output tensors which will be used at the time of inference.
Для модели Кераса
Входной тензор — это тензор-заполнитель первого слоя.
input_tensor = model.layers[0].input
Выходной тензор может быть связан с функцией активации.
output_tensor = model.layers[ LAST_LAYER_INDEX ].output
Для замороженного графика
import tensorflow as tf
gf = tf.GraphDef()
m_file = open('model.pb','rb')
gf.ParseFromString(m_file.read())
Получаем имена узлов,
for n in gf.node:
print( n.name )
Чтобы получить тензор,
tensor = n.op
Входной тензор может быть тензором-заполнителем. Выходной тензор — это тензор, который вы запускаете с помощью session.run().
Для конвертации получаем,
input_array =[ input_tensor ]
output_array = [ output_tensor ]
Вам также следует обратить внимание на замечательный инструмент это, который позволяет визуализировать модель из множества различных форматов. Я использовал его для проверки имен входных/выходных тензоров.
Привет, @Ромзи. Я новичок в тензорном потоке. Не могли бы вы объяснить, как использовать этот инструмент. Является ли вход первого узла и выход последнего узла тензором?
@MSK Можете ли вы подтвердить, являются ли первый/последний узел узлами ввода/вывода?
Просто получите входные и выходные тензоры из графика. Поместите их в массивы.