如何在珊瑚边缘TPU USB加速器中运行Yolov2-Littflite？

Question

我想确定我执行的获得yolov2-lite模型的tflite的下列步骤是否正确？

Step1将图和权值保存到原始文件

flow --model cfg/yolov2-tiny.cfg --load bin/yolov2-tiny.weights --savepb。

此命令使用yolov2-tiny.pb和yolov2-tiny.meta创建build_graph文件夹。

Step2将pb转换为tflite

我执行了下面的代码以获得yolov2-tiny.tflite

import tensorflow as tf  
localpb = 'yolov2-tiny.pb' 
tflite_file = 'yolov2-tiny.tflite'  
print("{} -> {}".format(localpb, tflite_file)) 
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_frozen_graph(
localpb,   
input_arrays= ['input'],   
output_arrays= ['output']    
)  
tflite_model = converter.convert()  
open(tflite_file,'wb').write(tflite_model)  
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_content=tflite_model)  
interpreter.allocate_tensors()

如果上述步骤是正确的，那么请建议我在珊瑚边缘TPU USB加速器中运行这个tflite文件。

(非常感谢:)

Answer 1

不幸的是，到目前为止，edgetpu编译器支持yolo模型。我建议使用mobile_ssd模型。

供将来参考，你的管道应该是：

1)模型的训练

2)转换为tflite

3)为EdgeTPU编译的(实际将工作委托给TPU的步骤)