pb模型怎么转tflite

要将 PB 模型转换为 TFLite 模型，您需要使用 TensorFlow 工具。您可以在命令行中使用以下命令完成转换：

tflite_convert --output_file=model.tflite --graph_def_file=model.pb

其中，`model.pb` 是 PB 模型的文件名，`model.tflite` 是您希望生成的 TFLite 模型的文件名。

更多关于如何使用 TFLite 进行模型转换的信息，请参阅 TensorFlow 官方文档： https://www.tensorflow.org/lite/convert/python_api

相关问题

fast rcnn模型生成的savemodel.pb模型可以转tflite 吗，具体代码是什么

是的，Fast R-CNN模型生成的savemodel.pb模型也可以转换为TFLite模型。

以下是将Fast R-CNN模型转换为TFLite模型的Python代码示例：

import tensorflow as tf

# Load the saved model
model = tf.saved_model.load('path/to/savemodel')

# Convert the model to TFLite format
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('path/to/savemodel')
tflite_model = converter.convert()

# Save the TFLite model
with open('model.tflite', 'wb') as f:
    f.write(tflite_model)

请注意，与前面提到的方法不同，这里的加载模型的方式是使用`tf.saved_model.load`方法，而不是`tf.keras.models.load_model`方法。转换器也不是从Keras模型中创建的，而是从保存的模型中创建的。

tensorflow2 PB转tfLite

将TensorFlow 2的模型从Protobuf格式（PB）转换为TensorFlow Lite（tflite）格式，可以按照以下步骤进行：

1. 安装TensorFlow 2和TensorFlow Lite：

pip install tensorflow==2.0.0
pip install tensorflow==2.0.0-gpu # 如果你使用GPU版本的TensorFlow
pip install tensorflow==2.0.0-lite

2. 将PB文件转换为SavedModel格式：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.load_model('path/to/your/model.h5') # 加载已有的TensorFlow 2模型
tf.saved_model.save(model, 'path/to/your/saved_model') # 将模型保存为SavedModel格式

3. 将SavedModel格式转换为tflite格式：

import tensorflow as tf

converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('path/to/your/saved_model') # 加载SavedModel格式的模型
tflite_model = converter.convert() # 将SavedModel格式的模型转换为tflite格式
open('path/to/your/model.tflite', 'wb').write(tflite_model) # 将tflite格式的模型保存为文件

以上就是将TensorFlow 2的模型从Protobuf格式（PB）转换为TensorFlow Lite（tflite）格式的步骤。