converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('saved_model')中的'saved_model'在哪是什么
时间: 2023-12-06 09:39:48 浏览: 41
在使用`tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model()`函数将TensorFlow模型转换为TensorFlow Lite模型时,'saved_model'应该是指向包含已保存模型的SavedModel目录的路径。SavedModel是一种TensorFlow模型格式,它可以包含一个或多个版本的模型,并且可以方便地导出和恢复。在训练和保存模型后,可以使用以下命令将其保存为SavedModel格式:
```
tf.saved_model.save(model, export_dir)
```
其中,model是已经训练好的TensorFlow模型,export_dir是一个字符串,指定要将SavedModel保存到哪个目录。在转换TensorFlow模型为TensorFlow Lite模型时,需要提供这个SavedModel目录的路径,以便转换器可以加载模型并将其转换为TensorFlow Lite格式。
相关问题
import tensorflow as tf saved_model_dir = './inference_graph_0523/' model = tf.saved_model.load('tflite', tags=['serve']) converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('./inference_graph_0523/saved_model') tflite_model = converter.convert() with open('model.tflite', 'wb') as f: f.write(tflite_model)这段代码的问题
这段代码有几个问题:
1. `tf.saved_model.load()` 方法的第一个参数应该是模型的路径,而不是 'tflite'。正确的方法是:`model = tf.saved_model.load(saved_model_dir, tags=['serve'])`。
2. `tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model()` 方法的第一个参数应该是模型的路径,而不是一个目录。正确的方法是:`converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('./inference_graph_0523/saved_model/saved_model.pb')`。
3. 在将转换后的 TFLite 模型写入文件时,应该使用二进制模式打开文件。因此,正确的方法是:`with open('model.tflite', 'wb') as f:`。
以下是修正后的代码:
```
import tensorflow as tf
saved_model_dir = './inference_graph_0523/'
model = tf.saved_model.load(saved_model_dir, tags=['serve'])
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('./inference_graph_0523/saved_model/saved_model.pb')
tflite_model = converter.convert()
with open('model.tflite', 'wb') as f:
f.write(tflite_model)
```
Traceback (most recent call last): File "D:\23101\CCCCCCCCC\onnx-tflite.py", line 4, in <module> converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_onnx_model(onnx_model) AttributeError: type object 'TFLiteConverterV2' has no attribute 'from_onnx_model'
这个错误提示说 `TFLiteConverterV2` 类型没有 `from_onnx_model` 属性。这可能是由于 TensorFlow Lite Python API 的版本问题。在 TensorFlow Lite 2.0 版本之前,`TFLiteConverter` 类型没有 `from_onnx_model` 方法,需要使用 `from_keras_model` 或 `from_saved_model` 方法。因此,你可以尝试将代码中的 `from_onnx_model` 替换为 `from_saved_model` 或 `from_keras_model`,具体取决于你使用的模型类型。如果你仍然想使用 `from_onnx_model` 方法,则需要将 TensorFlow Lite 升级到 2.0 版本或更高版本。