python - 语音命令android demo提供的tflite格式的模型如何转换？

Question

我使用lite Converter将我的pb格式模型转换为tflite格式，并使用lite Interpreter运行这个模型，但是效果不好，报错是:

Traceback (most recent call last):
  File "/home/yuan/anaconda3/envs/TFLite/lib/python3.7/threading.py", line 917, in _bootstrap_inner
    self.run()
  File "/home/yuan/tensorflow-master/tensorflow/examples/speech_commands/audio/audio_processor_lite.py", line 41, in run
    self._interpreter.allocate_tensors()
  File "/home/yuan/anaconda3/envs/TFLite/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/lite/python/interpreter.py", line 198, in allocate_tensors
    return self._interpreter.AllocateTensors()
  File "/home/yuan/anaconda3/envs/TFLite/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/lite/python/interpreter_wrapper/tensorflow_wrap_interpreter_wrapper.py", line 106, in AllocateTensors
    return _tensorflow_wrap_interpreter_wrapper.InterpreterWrapper_AllocateTensors(self)
RuntimeError: Regular TensorFlow ops are not supported by this interpreter. Make sure you invoke the Flex delegate before inference.Node number 0 (FlexAudioSpectrogram) failed to prepare.

看起来 lite 还不支持 FlexAudioSpectrogram 操作。但是当我使用speech command android demo提供的tflite模型时，效果很好。所以我想知道这个模型是如何转换的？

Answer 1

我找到了答案。
与 allow_custom_ops=True您可以将模型转换为 tflite，它在 android 中就像一个魅力。

我查看了转换后的模型和 netron 中 android 示例附带的模型，它们看起来相同。因此，他或她似乎就是这样做的。

小更新:

在另一个使用 tensorflow (Mozilla DeepSpeech) 的语音项目的源代码中，我发现了以下关于 tflite 转换中的 AudioSpectrogram 和 Mfcc ops 的评论:

# AudioSpectrogram and Mfcc ops are custom but have built-in kernels in TFLite
converter.allow_custom_ops = True