如何知道 Tensorflow Lite 模型的输入/输出特征信息？

Posted 2023-02-16

【中文标题】如何知道 Tensorflow Lite 模型的输入/输出特征信息？

【英文标题】：How to know Tensorflow Lite model's input/output feature info?

【发布时间】：2018-11-11 19:18:14

【问题描述】：

我是移动开发人员。我想使用各种 Tensorflow Lite 模型（.tflite）和MLKit。

但是有一些问题，我不知道如何知道.tflite模型的输入/输出特征信息（这些将是设置的参数）。

有什么办法知道吗？

抱歉英语不好，谢谢。

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更新（18.06.13.）：

我找到了这个网站https://lutzroeder.github.io/Netron/。 此可视化图表基于您上传的模型（如 .mlmode 或 .tflite 等）并查找输入/输出表单。

这是示例截图！ https://lutzroeder.github.io/Netron example

【问题讨论】：

创建tflite模型时，需要知道输入输出类型和形状。这就是在 ML Kit 中运行模型所需的全部信息。你是如何创建 tflite 模型的？

@PannagSanketi 感谢重播。我从here，MobileNet 下载。我知道，如果我尝试查找 MobileNet 的界面功能信息，我可以从网页和论文中找到。但我的问题是模型中是否有输入/输出信息。 （Core ML 模型有这些元信息）谢谢！

【参考方案1】：

添加到上面的答案：

请参阅这些构建说明：

https://google.github.io/flatbuffers/md__building.html

如果您已经有一个不是您自己生产的 tflite 模型， 并且您想查看 tflite 文件并了解您的输入 和输出，您可以使用 flatc 工具并将模型转换为 .json 文件并阅读。

首先克隆 flatbuffers 存储库并构建 flatc。

git clone https://github.com/google/flatbuffers.git

然后您必须将 tensorflow schema.fbs 存储在本地。要么结帐 tensorflow github 或下载该文件。然后你可以运行 flatc 到 然后输入 tflite 模型生成 json 文件。

flatc -t schema.fbs -- input_model.tflite

这将创建一个易于阅读的 input_model.json 文件。

【参考方案2】：

如果您已经有一个不是您自己生产的 tflite 模型，并且您 想查看 tflite 文件内部并了解您的输入和输出，您可以使用flatc 工具并转换 模型到.json 文件并阅读。

首先克隆 flatbuffers 存储库并构建 flatc。

git clone https://github.com/google/flatbuffers.git

然后您必须将 tensorflow schema.fbs 存储在本地。查看 tensorflow github 或下载 那one file。 然后你可以运行flatc，然后输入tflite模型生成json文件。

flatc -t schema.fbs -- input_model.tflite

这将创建一个易于阅读的input_model.json 文件。

【讨论】：

谢谢！这就是我想要的答案！再次感谢有用的提示！

我在架构定义中遇到错误：错误：schema.fbs:7: 1: 错误：非法字符：

上述架构文件错误。这个似乎有效：raw.githubusercontent.com/tensorflow/tensorflow/master/…

不幸的是，json 文件是一堆乱码。我仍然不知道网络的预期输入和输出维度