如何在python中解析toco生成的文件(.tflite)？

Question

我正在使用toco优化一个冻结模型(.pb)。如何在python中读取类似于tf.gfile.GFile('frozen.pb'，'rb')的.tflite文件？

Answer 1

.tflite文件是扁平缓冲格式，据我所知，有两种方法可以从.tflite文件中解析信息：

1.通过flatc和json进行解析。Tensorflow已经在visualize.py中实现了解析功能，它位于tensorflow/contrib/lite/tools中，您可以参考它进行解析。

2.纯python解析。Flatbuffer格式的文件有一个模式，可以为不同的编程语言生成代码(链接：https://google.github.io/flatbuffers/flatbuffers_guide_tutorial.html)，你会得到一系列的.tflite文件，你可以使用下面的代码来解析这个python文件：

from Model import Model
buf = open('you-tflite-file', 'rb').read()
buf = bytearray(buf)
model = Model.getRootAsModel(buf, 0)

现在，您可以从模型对象中获取信息。

Answer 2

重点不是在Python中读取它--它适用于Android和iOS，那里有C++库来读取它(使用Android的Java包装器)。