Как вы можете определить имя входа и выхода на графике тензорной доски, как показано на рисунках, прикрепленных к этому сообщению? - PullRequest
Новая
       29

Как вы можете определить имя входа и выхода на графике тензорной доски, как показано на рисунках, прикрепленных к этому сообщению?

0 голосов
/ 15 сентября 2018

Я использовал модель тензорного потока MobileNet_v1_1.0_224 для обнаружения объектов.Теперь у меня есть пользовательский замороженный график (файл .pb), который мне нужно преобразовать в расширение tflite, чтобы я мог использовать свою модель для мобильных устройств.

Может ли кто-нибудь помочь мне определить входные и выходные именав этом графике тензорной доски?Мне нужно, чтобы они использовались в качестве входных и выходных параметров для преобразования моего замороженного графика (файл .pb) в файл tenorflow lite (.tflite)

график из тензорной доски

тот же график

Ответы [ 2 ]

0 голосов
/ 19 апреля 2019

Вы можете использовать этот код: 

import tensorflow as tf
gf = tf.GraphDef()   
m_file = open('frozen_inference_graph.pb','rb')
gf.ParseFromString(m_file.read())

with open('somefile.txt', 'a') as the_file:
    for n in gf.node:
        the_file.write(n.name+'\n')

file = open('somefile.txt','r')
data = file.readlines()
print ("\noutput name = ")
print (data[len(data)-1])

print ("Input name = ")
file.seek ( 0 )
print (file.readline())

В моем случае у меня было 

output name: SemanticPredictions
input name: ImageTensor
0 голосов
/ 21 сентября 2018

Вы ищете инструмент sumrize_graph .Запустите summarize_graph --in_graph=your_graph.pb и он выдаст.Если вы используете Docker, вы можете найти sumrize_graph на любом изображении tensorflow/tensorflow с тегом devel.Например: 

wget http://download.tensorflow.org/models/mobilenet_v1_2018_02_22/mobilenet_v1_1.0_224.tgz
tar xvf mobilenet_v1_1.0_224.tgz
docker run --rm -it -v $PWD:/data tensorflow/tensorflow:1.10.1-devel-py3

# Inside docker
cd /tensorflow
bazel build tensorflow/tools/graph_transforms:summarize_graph # This may take a while, use --jobs 4
./bazel-bin/tensorflow/tools/graph_transforms/summarize_graph --in_graph=/data/mobilenet_v1_1.0_224_frozen.pb

Вывод будет: 

Found 1 possible inputs: (name=input, type=float(1), shape=[?,224,224,3]) 
No variables spotted.
Found 1 possible outputs: (name=MobilenetV1/Predictions/Reshape_1, op=Reshape) 
Found 4254891 (4.25M) const parameters, 0 (0) variable parameters, and 0 control_edges
Op types used: 138 Const, 138 Identity, 27 FusedBatchNorm, 27 Relu6, 15 Conv2D, 13 DepthwiseConv2dNative, 2 Reshape, 1 AvgPool, 1 BiasAdd, 1 Placeholder, 1 Shape, 1 Softmax, 1 Squeeze
To use with tensorflow/tools/benchmark:benchmark_model try these arguments:
bazel run tensorflow/tools/benchmark:benchmark_model -- --graph=/data/mobilenet_v1_1.0_224_frozen.pb --show_flops --input_layer=input --input_layer_type=float --input_layer_shape=-1,224,224,3 --output_layer=MobilenetV1/Predictions/Reshape_1
...