如何将 HED 模型转换为 Tensorflow Lite 模型

Posted 2023-03-12

【中文标题】如何将 HED 模型转换为 Tensorflow Lite 模型

【英文标题】：How to convert a HED model to Tensorflow Lite model

【发布时间】：2019-04-14 22:16:48

【问题描述】：

我正在使用holy-edge 创建一个模型。然后，我想将此模型转换为 Tensorflow Lite 以供移动使用。我关注steps here 并能够使用 output_node_names=predictions 将模型转换为 .pg 文件。对于下一步，我需要使用toco 将 .pg 文件转换为 Tensorflow Lite 模型，但我不知道在哪里可以找到一些必需的参数，例如 input_array、output_array、input_shape 和 output_node_names。

有人知道如何将 HED 模型转换为 Tensorflow Lite 模式吗？请帮忙。

谢谢， 杜克

【参考方案1】：

您可以使用此代码：

import tensorflow as tf
gf = tf.GraphDef()   
m_file = open('frozen_inference_graph.pb','rb')
gf.ParseFromString(m_file.read())

with open('somefile.txt', 'a') as the_file:
    for n in gf.node:
        the_file.write(n.name+'\n')

file = open('somefile.txt','r')
data = file.readlines()
print ("\noutput name = ")
print (data[len(data)-1])

print ("Input name = ")
file.seek ( 0 )
print (file.readline())

在我的情况下，我有

output name: SemanticPredictions
input name: ImageTensor