如何将tflite模型转换为Tensorflow中的冻结图(.pb)？

Question

我想将整数量化的tflite模型转换为Tensorflow中的冻结图 (.pb)。我在StackOverflow上阅读并尝试了许多解决方案，但都没有奏效。具体来说，toco不起作用(output_format不能是TENSORFLOW_GRAPHDEF)。

我的最终目标是通过 tf2onnx 获得一个量化的ONNX模型，但是tf2onnx不支持tflite作为输入(只支持saved_model、检查点和graph_def )。但是，在使用TFLiteConverter对经过训练的模型进行量化之后，它只返回一个tflite文件。这就是问题产生的地方。

理想流程实质上是: float32 -> tflite模型中的tf模型，int8 -> graph_def -> onnx模型。我被第二支箭卡住了。

Answer 1

将tflite模型转换为.pb的能力在Tensorflow版本r1.9之后被删除。试着把你的TF版本降级到1.9，然后像这样

bazel run --config=opt \
  //tensorflow/contrib/lite/toco:toco -- \
  --input_file=/tmp/foo.tflite \
  --output_file=/tmp/foo.pb \
  --input_format=TFLITE \
  --output_format=TENSORFLOW_GRAPHDEF \
  --input_shape=1,128,128,3 \
  --input_array=input \
  --output_array=MobilenetV1/Predictions/Reshape_1

这里是来源。