android-studio - 在 Tensorboard 上分析 tensorflow 图或 .pb 文件

Question

我一直在关注“Tensorflow on Android”的 github 存储库。

我能够使用 bazel 构建代码，然后将 Android 项目导入 Android Studio，如 here 所述.

如您所见here ，在使用 Android Studio 构建 APK 后，模型文件/图表包含在 tensorflow/examples/android/assets 中

默认情况下，tensorflow_inception_graph.pb和 imagenet_comp_graph_label_strings.txt包括在构建 APK 时下载的 inception5 文件中。

有什么问题？

我有一个重新训练的图表(InceptionV3 模型，在 tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py 中提到)，我可以将它放在 android 目录的 assets 文件夹中并生成一个工作 APK。

我使用默认图形或 .pb 文件时的推理时间约为 500 毫秒，而我的 retrained.pb 或图形约为 1400 毫秒。(在 OnePlus3T 设备上测试)

请帮我理解

如何分析默认tensorflow_inception_graph.pb在张量板上

Answer 1

去年五月，他们引入了一个名为 import_pb_to_tensorboard 的帮助脚本。做到这一点。

usage: import_pb_to_tensorboard.py [-h] [--model_dir MODEL_DIR]
                                   [--log_dir LOG_DIR]

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  --model_dir MODEL_DIR
                        The location of the protobuf ('pb') model to
                        visualize.
  --log_dir LOG_DIR     The location for the Tensorboard log to begin
                        visualization from.

请注意，目前 master 中的版本似乎收到了比最新 1.2.1中的更多的爱 tensorflow 的分布，所以我建议使用这个。