我刚刚完成了 TensorFlow for Poets 2：TFLite 教程（https://codelabs.developers.google.com/codelabs/tensorflow-for-poets-2-tflite/#0）。在教程结束时，我能够在手机上运行教程中提供的 MobileNet。
现在，我正在尝试用我使用 Tensorflow 存储库中的 MobileNet 从头开始训练的 MobileNet 替换教程中的 MobileNet。但是，当尝试使用 TOCO 时，我遇到了分段错误。如果我使用optimize_for_inference，我会收到类似的警告
警告：张量流：节点 MobilenetV1/Conv2d_0/BatchNorm/FusedBatchNorm 的均值形状不正确，发现 (0,)，预期 (32,)
警告：张量流：未找到“MobilenetV1/Conv2d_1_depthwise/BatchNorm/FusedBatchNorm”的预期 Conv2D 输入
我将教程中的 pb 文件图与存储库中的图进行了比较，我注意到批处理规范的表示方式有所不同。基本上，本教程提供的模型的批范数只有一个卷积和一个加法，而来自存储库的模型有一个 FusedBatchNorm 运算符。我也尝试过设置fused=False，但随后出现此错误：
/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/h5py/.py:36：FutureWarning
__init__：不推荐将 issubdtype 的第二个参数从floatto转换np.floating。将来，它将被视为np.float64 == np.dtype(float).type.从 ._conv 导入 register_converters 作为 _register_converters
2018-05-09 11:51:38.419786: W tensorflow/contrib/lite/toco/toco_cmdline_flags.cc:178] --input_type 已弃用。这是一个模棱两可的标志，同时设置了 --input_data_types 和 --inference_input_type。如果您尝试使用有关输入数组类型的信息来补充输入文件，请使用 --input_data_type。如果您尝试控制输出文件中实数输入数组的量化/去量化，请使用 --inference_input_type。
2018-05-09 11:51:38.781372：I tensorflow/contrib/lite/toco/import_tensorflow.cc:1057] 转换不支持的操作：SquaredDifference
2018-05-09 11:51:38.781693: I tensorflow/contrib/lite/toco/import_tensorflow.cc:1057] 转换不支持的操作：SquaredDifference
2018-05-09 11:51:38.781864: I tensorflow/contrib/lite/toco/import_tensorflow.cc:1057] 转换不支持的操作：SquaredDifference
2018-05-09 11:51:38.782019: I tensorflow/contrib/lite/toco/import_tensorflow.cc:1057] 转换不受支持的操作：SquaredDifference
2018-05-09 11:51:38.782181: I tensorflow/contrib/lite/toco/import_tensorflow.cc:1057] 转换不受支持的操作：SquaredDifference
2018-05-09 11:51:38.782329: I tensorflow/contrib/lite/toco/import_tensorflow.cc:1057] 转换不支持的操作：SquaredDifference
2018-05-09 11:51:38.782508: I tensorflow/contrib/lite/toco/import_tensorflow.cc:1057] 转换不支持的操作：SquaredDifference
2018-05-09 11:51:38.782663: I tensorflow/contrib/lite/toco/import_tensorflow.cc:1057] 转换不支持的操作：SquaredDifference
2018-05-09 11:51:38.782851: I tensorflow/contrib/lite/toco/import_tensorflow.cc:1057] 转换不支持的操作：SquaredDifference
2018-05-09 11:51:38.783009：I tensorflow/contrib/lite/toco/import_tensorflow.cc:1057] 转换不支持的操作：SquaredDifference
2018-05-09 11:51:38.783211: I tensorflow/contrib/lite/toco/import_tensorflow.cc:1057] 转换不支持的操作：SquaredDifference
2018-05-09 11:51:38.783352：I tensorflow/contrib/lite/toco/import_tensorflow.cc:1057] 转换不支持的操作：SquaredDifference
2018-05-09 11:51:38.783561: I tensorflow/contrib/lite/toco/import_tensorflow.cc:1057] 转换不支持的操作：SquaredDifference
2018-05-09 11:51:38.832089: I tensorflow/contrib/lite/toco/graph_transformations/graph_transformations.cc:39] 在一般图形转换之前：656 个运算符，874 个数组（0 量化）
2018-05-09 11:51:39.037810: I tensorflow/contrib/lite/toco/graph_transformations/graph_transformations.cc:39] 一般图形转换后通过 1: 222 个运算符，435 个数组（0 量化）
2018-05-09 11:51:39.041366: I tensorflow/contrib/lite/toco/graph_transformations/graph_transformations.cc:39] 在去量化图转换之前：222 个运算符，435 个数组（0 个量化）
2018-05-09 11:51:39.044092：I tensorflow/contrib/lite/toco/allocate_transient_arrays.cc:313] 总瞬态数组分配大小：4333824 字节，理论最优值：4333696 字节。
2018-05-09 11:51:39.045179: F tensorflow/contrib/lite/toco/tflite/export.cc:303] 标准 TensorFlow Lite 运行时不支持模型中的某些运算符。如果您有他们的自定义实现，您可以使用 --allow_custom_ops 禁用此错误。以下是您需要自定义实现的运算符列表：Mean、RSQRT、SquaredDifference、Squeeze。
中止（核心转储）
我假设可以FusedBatchNorm使用 TOCO 或其他脚本将运算符转换为卷积/加法组合。真的吗？如果是这样，我在哪里可以找到转换脚本？
教程中 MobileNet 的批量规范表示：
来自存储库的 MobileNet 的批量规范表示：
