tensorflow - ValueError：找到了无效的张量“normalized_input_image_tensor”

Question

操作系统：Ubuntu 18.04，Tensorflow 模型：ssd_mobilenet_v2_quantized_300x300_coco_2019_01_03

我使用自己的数据重新训练了 ssd_mobilenet_v1_quantized_coco 模型。我已经使用脚本“ export_inference_graph.py ”成功生成了frozen_inference_graph.pb。但是当我运行脚本“ tflite_convert.py ”时，错误“ ValueError: Invalid tensors 'normalized_input_image_tensor ' were found ”。爆发。脚本的参数“ tflite_convert.py ”是

 python tflite_convert.py \
--output_file="converted_quant_traffic_tflite/traffic_tflite_graph.tflite" \
--graph_def_file="traffic_inference_graph_lite/frozen_inference_graph.pb" \
--input_arrays='normalized_input_image_tensor' \
--inference_type=QUANTIZED_UINT8 \
--output_arrays='TFLite_Detection_PostProcess','TFLite_Detection_PostProcess:1','TFLite_Detection_PostProcess:2','TFLite_Detection_PostProcess:3' \
--mean_values=128 \
--std_dev_values=128 \
--input_shapes=1,300,300,3 \
--default_ranges_min=0 \
--default_ranges_max=6 \
--change_concat_input_ranges=false \
--allow_nudging_weights_to_use_fast_gemm_kernel=true \
--allow_custom_ops

显然，input_arrays设置不正确。请告诉我如何设置input_arrays。