tensorflow - 将模型转换为 Coral Dev Board 的 tf lite

Question

我按照本教程开发了一个自定义语音识别模型：https ://www.tensorflow.org/tutorials/sequences/audio_recognition 我已经使用自定义参数自定义了模型，并且我已经冻结了我的图表。现在，我想在 Coral 开发板上部署这个模型。由于这些原因，我进行了 8 位量化感知训练。但是，我无法使用 tflite_convert 工具将冻结图转换为 Tensorflow Lite 模型。命令：

 tflite_convert --output_file=model.tflite --graph_def_file=frozen.pb --input_arrays=wav_data --output_arrays=labels_softmax --inference_type=QUANTIZED_UINT8

返回以下错误：

ValueError：为输入数组“wav_data”提供输入形状。

如何找到请求参数的正确值？任何想法？谢谢。

Answer 1

我认为您可能使用了错误的输入节点，'wav_data' 是一个 DecodeWav 操作，它接收 .wav 文件的内容，但您可能希望传入从麦克风捕获的原始样本数据，这将在 'decoded_sample_data' 代替。以下是我在这种情况下通常用于 toco 的论点：

--input_shapes=16000,1:1 --input_arrays=decoded_sample_data,decoded_sample_data:1