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Inception v3 模型重新训练及模型转化为tflite

Inception v3 模型重新训练及模型转化为tflite

作者: 四月是你的谎言_6b55 | 来源:发表于2018-11-30 15:12 被阅读0次

    1 下载tensorflow源码

    git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git

    checkout到本地安装的tensorflow一样版本的分支

    2 下载retrain.py脚步

    cd /home/xxx/github/tensorflow/tensorflow/examples/image_retraining                               
    curl https://github.com/tensorflow/hub/blob/master/examples/image_retraining/retrain.py

    3 重新训练inception v3

    python retrain.py --image_dir=/home/test/data/flower_photos/

    5 将pb模型转化为tflite模型

         注意:在tensorflow1.9以上版本,替换input_file为 graph_def_file,同时去掉--input_format=TENSORFLOW_GRAPHDEF.否则会报如下错:

    toco: error: one of the arguments --graph_def_file --saved_model_dir --keras_model_file is required.

    input_arrays有时候会报错,可先将pb文件转为tensorboard可看的图,用tensorboard查看输入node名.

    在python3环境下:

    import tensorflow as tf

    model ='model.pb'#请将这里的pb文件路径改为自己的graph = tf.get_default_graph()

    graph_def = graph.as_graph_def()

    graph_def.ParseFromString(tf.gfile.FastGFile(model, 'rb').read())

    tf.import_graph_def(graph_def, name='graph')

    summaryWriter = tf.summary.FileWriter('log/', graph) #log为指定保存graph的位置

    在命令行运行:

    tensorboard --logdir=log 

    如果运行报端口占用,可增加参数--port=8008

    5.1 float数据格式转换

    toco 

    --graph_def_file=output_graph.pb 

    --output_file=/tmp/inception_v3.tflite 

    --output_format=TFLITE 

    --inference_type=FLOAT 

    --input_type=FLOAT 

    --input_arrays=Placeholder 

    --output_arrays=final_result 

    --input_shapes=1,299,299,3

    5.2 QUANTIZED_UINT8格式

    toco

    --graph_def_file=/tmp/output_graph.pb

    --output_file=/tmp/inception_v3.tflite

    --output_format=TFLITE

    --input_arrays=Placeholder

    --output_arrays=final_result

    --input_shapes=1,299,299,3

    --inference_type=QUANTIZED_UINT8

    --inference_input_type=QUANTIZED_UINT8

    --mean_value=128

    --std_dev_values=128

    --default_ranges_min=0

    --default_ranges_max=6

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