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T lite 移动端模型转换,如何快速定位输入、输出节点

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TF slim 中封装了众多主流的分类模型,如下:

  1. <div>{</div><div>  alexnet_v2,</div><div>  cifarnet,</div><div>  overfeat,</div><div>  vgg_a,</div><div>  vgg_16,</div><div>  vgg_19,</div><div>  inception_v1,</div><div>  inception_v2,</div><div>  inception_v3</div><div>  inception_v4,</div><div>  inception_resnet_v2,</div><div>  lenet,</div><div>  resnet_v1_50,</div><div>  resnet_v1_101,</div><div>  resnet_v1_152,</div><div>  resnet_v1_200</div><div>  resnet_v2_50,</div><div>  resnet_v2_101,</div><div>  resnet_v2_152,</div><div>  resnet_v2_200,</div><div>  mobilenet_v1,</div><div>  mobilenet_v1_075,</div><div>  mobilenet_v1_050</div><div>  mobilenet_v1_025,</div><div>  mobilenet_v2,</div><div>  nasnet_cifar,</div><div>  nasnet_mobile,</div><div>  nasnet_large,</div><div>  pnasnet_large</div><div>}</div>
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目前疑惑点是:基于自己的数据集训练了模型后,在转换压缩模型时,如何从graph.pbtxt 中获取 input_node_name 和 output_node_name

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精彩评论1

yunhai_luo  TF豆豆  发表于 7 天前 | 显示全部楼层
看楼主的文件后缀是.pbtxt,推测应该是文本格式(二进制格式可有其他方法),可以考虑导入GraphDef,然后再导入tensorboard,最后在tensorboard里查看输入输出节点。如果这种方法不行,同时楼主又只是训练了参数而没有改变计算图,可以考虑重新导出计算图,然后使用Github上summarize_graph的方法
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