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- import tensorflow as tf
- #把pb文件路径改成自己的pb文件路径即可
- path = "/home/dev/Desktop/model_convert_tools/tensorflow-yolo-v3/yolov3-tiny_160000.pb"
-
- #如果是不知道自己的模型的输入输出节点,建议用tensorboard做可视化查看计算图,计算图里有输入输出的节点名称
- inputs = ["inputs"]
- outputs = ["output_boxes"]
- #转换pb模型到tflite模型
- converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_frozen_graph(path, inputs, outputs)
- converter.post_training_quantize = True
- tflite_model = converter.convert()
- #yolov3-tiny_160000.tflite这里改成自己想要保存tflite模型的地址即可
- open("yolov3-tiny_160000.tflite", "wb").write(tflite_model)
-
记录
用yolov3训练出的.cfg和.weights文件经过转换,生成了pb模型文件,再将pb模型文件通过此代码转换生成移动端可用的tflite模型文件
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