一:把keras模型轉換為tensorflow模型

???? H5-to-pb文件,H5模型必須同時包含模型結構和結構參數,

??? 參考文章 忘記了

def h5_to_pb(self,h5_model, output_dir, model_name, out_prefix="output_", log_tensorboard=True):""".h5模型文件轉換成pb模型文件Argument:h5_model: str.h5模型文件output_dir: strpb模型文件保存路徑model_name: strpb模型文件名稱out_prefix: str根據訓練，需要修改log_tensorboard: bool是否生成日志文件Return:pb模型文件"""if os.path.exists(output_dir) == False:os.mkdir(output_dir)out_nodes = []for i in range(len(h5_model.outputs)):out_nodes.append(out_prefix + str(i + 1))tf.identity(h5_model.output[i], out_prefix + str(i + 1))sess = backend.get_session()from tensorflow.python.framework import graph_util, graph_io# 寫入pb模型文件init_graph = sess.graph.as_graph_def()main_graph = graph_util.convert_variables_to_constants(sess, init_graph, out_nodes)graph_io.write_graph(main_graph, output_dir, name=model_name, as_text=False)# 輸出日志文件if log_tensorboard:from tensorflow.python.tools import import_pb_to_tensorboardimport_pb_to_tensorboard.import_to_tensorboard(os.path.join(output_dir, model_name), output_dir)

? 結果:生成一個frozen模型

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二.把pb模型轉化為Tflite模型

文鏈:Google官方文檔;

Multiple output arrays

The flag output_arrays takes in a comma-separated list of output arrays as seen in the example below. This is useful for models or subgraphs with multiple outputs.

curl https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/inception_v1_2016_08_28_frozen.pb.tar.gz \| tar xzv -C /tmp tflite_convert \--graph_def_file=/tmp/inception_v1_2016_08_28_frozen.pb \--output_file=/tmp/foo.tflite \--input_arrays=input \--output_arrays=InceptionV1/InceptionV1/Mixed_3b/Branch_1/Conv2d_0a_1x1/Relu,InceptionV1/InceptionV1/Mixed_3b/Branch_2/Conv2d_0a_1x1/Relu

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Android: 生成安卓可使用的Tflite文件的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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