tensorflow - 将 .tflite 转换为 .pb

Question

问题 : 我如何转换 .tflite (序列化的 FlatBuffers )到 .pb (冷冻模型)？ documentation只讲一种方式转换。

用例是 :我有一个经过训练的模型转换为 .tflite但不幸的是，我没有模型的详细信息，我想检查图表，我该怎么做？

Answer 1

我找到了答案 here

我们可以使用 Interpreter 来分析模型，相同的代码如下所示:

import numpy as np
import tensorflow as tf

# Load TFLite model and allocate tensors.
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="converted_model.tflite")
interpreter.allocate_tensors()

# Get input and output tensors.
input_details = interpreter.get_input_details()
output_details = interpreter.get_output_details()

# Test model on random input data.
input_shape = input_details[0]['shape']
input_data = np.array(np.random.random_sample(input_shape), dtype=np.float32)
interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], input_data)

interpreter.invoke()
output_data = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])
print(output_data)

Netron是我发现的最好的分析/可视化工具，它可以理解很多格式，包括 .tflite .