После выполнения шагов train.py и freeze.py из учебника структура моей замороженной модели выглядит следующим образом (https://imgur.com/a/JtNVkHw), которая отличается от официальной замороженной модели. модель conv_actions_frozen.pb (https://imgur.com/a/KJXExbV).
Когда я преобразовал замороженную модель в Tensorflow lite, используя шаги:
import tensorflow as tf
converter = tf.compat.v1.lite.TFLiteConverter.from_frozen_graph("./my_frozen_graph.pb", input_arrays=['decoded_sample_data', 'decoded_sample_data:1'], output_arrays=['labels_softmax'])
converter.allow_custom_ops=True
tflite_model = converter.convert()
open("output.tflite", "wb").write(tflite_model)
Полученная модель Tflite падает при тестировании в студии android и структуре моей модели tflite (https://imgur.com/a/uceoHlo) также отличается от оригинальной речевой команды tflite model (https://imgur.com/a/lWmxl9d).
Я подозреваю, что что-то пошло не так при создании замороженной модели из учебник . Может ли кто-нибудь любезно помочь в создании замороженной модели для речевых команд.
Tensorflow версия-2.1.0
python версия - 3.7.3