import tensorflow as tf #把pb文件路径改为本身的pb文件路径便可 path = "/home/dev/Desktop/model_convert_tools/tensorflow-yolo-v3/yolov3-tiny_160000.pb" #若是是不知道本身的模型的输入输出节点,建议用tensorboard作可视化查看计算图,计算图里有输入输出的节点名称 inputs = ["inputs"] outputs = ["output_boxes"] #转换pb模型到tflite模型 converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_frozen_graph(path, inputs, outputs) converter.post_training_quantize = True tflite_model = converter.convert() #yolov3-tiny_160000.tflite这里改为本身想要保存tflite模型的地址便可 open("yolov3-tiny_160000.tflite", "wb").write(tflite_model)
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用yolov3训练出的.cfg和.weights文件通过转换,生成了pb模型文件,再将pb模型文件经过此代码转换生成移动端可用的tflite模型文件code