我很难将给定的 tensorflow 模型转换为 tflite 模型然后使用它。我已经发布了一个问题,我在其中描述了我的问题,但没有分享我正在使用的模型,因为我不允许这样做。由于我没有以这种方式找到答案,因此我尝试转换公共模型(ssd_mobilenet_v2_fpnlite_640x640_coco17_tpu)。
这是来自对象检测 api的 colab 教程。我只是运行整个脚本而不做任何更改(它的模型相同)并下载了生成的模型(有和没有元数据)。我将它们与 coco17 火车数据集中的示例图片一起上传到这里。
我尝试直接在 python 中使用这些模型,但结果感觉像垃圾。
这是我使用的代码,我遵循了本指南。我更改了 rects、scores 和 classes 的索引,因为否则结果的格式不正确。
#interpreter = tf.lite.Interpreter("original_models/model.tflite")
interpreter = tf.lite.Interpreter("original_models/model_with_metadata.tflite")
interpreter.allocate_tensors()
input_details = interpreter.get_input_details()
output_details = interpreter.get_output_details()
size = 640
def draw_rect(image, box):
y_min = int(max(1, (box[0] * size)))
x_min = int(max(1, (box[1] * size)))
y_max = int(min(size, (box[2] * size)))
x_max = int(min(size, (box[3] * size)))
# draw a rectangle on the image
cv2.rectangle(image, (x_min, y_min), (x_max, y_max), (255, 255, 255), 2)
file = "images/000000000034.jpg"
img = cv2.imread(file)
new_img = cv2.resize(img, (size, size))
new_img = cv2.cvtColor(new_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], [new_img.astype("f")])
interpreter.invoke()
rects = interpreter.get_tensor(
output_details[1]['index'])
scores = interpreter.get_tensor(
output_details[0]['index'])
classes = interpreter.get_tensor(
output_details[3]['index'])
for index, score in enumerate(scores[0]):
draw_rect(new_img,rects[0][index])
#print(rects[0][index])
print("scores: ",scores[0][index])
print("class id: ", classes[0][index])
print("______________________________")
cv2.imshow("image", new_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
这导致以下控制台输出
scores: 0.20041436
class id: 51.0
______________________________
scores: 0.08925027
class id: 34.0
______________________________
scores: 0.079722285
class id: 34.0
______________________________
scores: 0.06676647
class id: 71.0
______________________________
scores: 0.06626186
class id: 15.0
______________________________
scores: 0.059938848
class id: 86.0
______________________________
scores: 0.058229476
class id: 34.0
______________________________
scores: 0.053791136
class id: 37.0
______________________________
scores: 0.053478718
class id: 15.0
______________________________
scores: 0.052847564
class id: 43.0
______________________________
和生成的图像
我尝试了来自 orinal 训练数据集的不同图像,但从未得到好的结果。我认为输出层坏了,或者可能缺少一些后处理?
我还尝试使用官方 tensorflow 文档中给出的转换方法。
import tensorflow as tf
saved_model_dir = 'tf_models/ssd_mobilenet_v2_fpnlite_640x640_coco17_tpu-8/saved_model/'
# Convert the model
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_dir) # path to the SavedModel directory
tflite_model = converter.convert()
# Save the model.
with open('model.tflite', 'wb') as f:
f.write(tflite_model)
但是当我尝试使用该模型时,我得到了一个ValueError: Cannot set tensor: Dimension mismatch. Got 640 but expected 1 for dimension 1 of input 0.
有谁知道我做错了什么?
更新:在 Farmmakers 建议之后,我尝试更改最后由短脚本生成的模型的输入尺寸。之前的形状是:
[{'name': 'serving_default_input_tensor:0',
'index': 0,
'shape': array([1, 1, 1, 3], dtype=int32),
'shape_signature': array([ 1, -1, -1, 3], dtype=int32),
'dtype': numpy.uint8,
'quantization': (0.0, 0),
'quantization_parameters': {'scales': array([], dtype=float32),
'zero_points': array([], dtype=int32),
'quantized_dimension': 0},
'sparsity_parameters': {}}]
所以增加一维是不够的。因此我使用了interpreter.resize_tensor_input(0, [1,640,640,3])
. 现在它可以通过网络提供图像。
不幸的是,我无法理解输出。这是输出详细信息的打印:
[{'name': 'StatefulPartitionedCall:6',
'index': 473,
'shape': array([ 1, 51150, 4], dtype=int32),
'shape_signature': array([ 1, 51150, 4], dtype=int32),
'dtype': numpy.float32,
'quantization': (0.0, 0),
'quantization_parameters': {'scales': array([], dtype=float32),
'zero_points': array([], dtype=int32),
'quantized_dimension': 0},
'sparsity_parameters': {}},
{'name': 'StatefulPartitionedCall:0',
'index': 2233,
'shape': array([1, 1], dtype=int32),
'shape_signature': array([ 1, -1], dtype=int32),
'dtype': numpy.float32,
'quantization': (0.0, 0),
'quantization_parameters': {'scales': array([], dtype=float32),
'zero_points': array([], dtype=int32),
'quantized_dimension': 0},
'sparsity_parameters': {}},
{'name': 'StatefulPartitionedCall:5',
'index': 2198,
'shape': array([1], dtype=int32),
'shape_signature': array([1], dtype=int32),
'dtype': numpy.float32,
'quantization': (0.0, 0),
'quantization_parameters': {'scales': array([], dtype=float32),
'zero_points': array([], dtype=int32),
'quantized_dimension': 0},
'sparsity_parameters': {}},
{'name': 'StatefulPartitionedCall:7',
'index': 493,
'shape': array([ 1, 51150, 91], dtype=int32),
'shape_signature': array([ 1, 51150, 91], dtype=int32),
'dtype': numpy.float32,
'quantization': (0.0, 0),
'quantization_parameters': {'scales': array([], dtype=float32),
'zero_points': array([], dtype=int32),
'quantized_dimension': 0},
'sparsity_parameters': {}},
{'name': 'StatefulPartitionedCall:1',
'index': 2286,
'shape': array([1, 1, 1], dtype=int32),
'shape_signature': array([ 1, -1, -1], dtype=int32),
'dtype': numpy.float32,
'quantization': (0.0, 0),
'quantization_parameters': {'scales': array([], dtype=float32),
'zero_points': array([], dtype=int32),
'quantized_dimension': 0},
'sparsity_parameters': {}},
{'name': 'StatefulPartitionedCall:2',
'index': 2268,
'shape': array([1, 1], dtype=int32),
'shape_signature': array([ 1, -1], dtype=int32),
'dtype': numpy.float32,
'quantization': (0.0, 0),
'quantization_parameters': {'scales': array([], dtype=float32),
'zero_points': array([], dtype=int32),
'quantized_dimension': 0},
'sparsity_parameters': {}},
{'name': 'StatefulPartitionedCall:4',
'index': 2215,
'shape': array([1, 1], dtype=int32),
'shape_signature': array([ 1, -1], dtype=int32),
'dtype': numpy.float32,
'quantization': (0.0, 0),
'quantization_parameters': {'scales': array([], dtype=float32),
'zero_points': array([], dtype=int32),
'quantized_dimension': 0},
'sparsity_parameters': {}},
{'name': 'StatefulPartitionedCall:3',
'index': 2251,
'shape': array([1, 1, 1], dtype=int32),
'shape_signature': array([ 1, -1, -1], dtype=int32),
'dtype': numpy.float32,
'quantization': (0.0, 0),
'quantization_parameters': {'scales': array([], dtype=float32),
'zero_points': array([], dtype=int32),
'quantized_dimension': 0},
'sparsity_parameters': {}}]
我将这样生成的 tflite 模型添加到了google drive中。
Update2:我在google 驱动器中添加了一个目录,其中包含一个使用全尺寸模型并产生正确输出的笔记本。如果您执行整个笔记本,它应该会在您的磁盘上生成以下图像。