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python - tensorflow lite 转换更改模型权重

问题描述

我有一个保存在 .pb 文件中的模型，它工作正常，但是当我使用命令 tflite_convert 或 python api 将其转换为 tflite 模型时，结果是错误的。而且我发现转换后权重发生了变化。.pb 文件中第一个卷积层的权重如下：

shape - 
(3, 3, 1, 8)
Value - 
[[[[-0.09953183  0.11656161  0.1101007  -0.02618909 -0.21355744
    -0.05877252  0.11881053 -0.17588891]]

  [[-0.16565287  0.16550814  0.02200373  0.0987333   0.0194475
    -0.12387082 -0.06090429 -0.19122925]]

  [[-0.19570269  0.11854213 -0.14988026 -0.01476914  0.12554781
    -0.1324673  -0.04035608 -0.05299769]]]


 [[[ 0.08548407 -0.09644134  0.24321978  0.15008359 -0.2591259
     0.2421266   0.02051029 -0.05138292]]

  [[ 0.04847065 -0.22357103 -0.00074622  0.19842042  0.00228794
     0.13352048 -0.24048899 -0.00679056]]

  [[-0.01857976 -0.09324262 -0.19632849  0.02247559  0.18489467
    -0.07365554 -0.39479995  0.0622104 ]]]


 [[[ 0.13633308  0.04041797  0.10581032 -0.13119537  0.01122213
     0.15191257  0.03097369  0.07342041]]

  [[ 0.16241515 -0.04534301 -0.06334146 -0.19276966 -0.03890191
     0.08520683 -0.0117504   0.14705475]]

  [[ 0.07332639 -0.00533756 -0.06285968 -0.12631118  0.09094885
    -0.09658462 -0.04983746  0.13325559]]]]

.tflite 文件中第一个卷积层的权重如下：

shape - 
(1, 3, 3, 8)
Value - 
[[[[ -31.412575     42.14294      36.269154     -8.724394
     -67.77634     -12.249788     43.18692     -76.762474  ]
   [ -52.280594     59.839592      7.248423     32.89111
       6.1720166   -25.818043    -22.138346    -83.4574    ]
   [ -61.764416     42.858997    -49.373257     -4.9200554
      39.844883    -27.609783    -14.669194    -23.129562  ]]

  [[  26.979053    -34.86844      80.12097      49.997475
     -82.23831      50.46576       7.4553676   -22.424837  ]
   [  15.297499    -80.832275     -0.24581672   66.09997
       0.7261198    27.829294    -87.41631      -2.963576  ]
   [  -5.8638325   -33.71194     -64.67414       7.487314
      58.679688    -15.351814   -143.50742      27.15023   ]]

  [[  43.02717      14.613146     34.855824    -43.705227
       3.561546     31.662704     11.25875      32.04257   ]
   [  51.258755    -16.393799    -20.865818    -64.21752
     -12.346229     17.759417     -4.2712016    64.1785    ]
   [  23.14205      -1.929798    -20.70711     -42.07815
      28.864273    -20.130857    -18.115618     58.15619   ]]]]

好像有些关系。

张量流版本是 1.12。

命令是

tflite_convert --output_file=graph_net_half.tflite --graph_def_file=graph_net_half.pb  --input_arrays=input_image --output_arrays=output_landmark

还有另一个类似的问题没有答案：tflite weights

标签： pythontensorflow-lite

解决方案

tflite_convert由于以下几个原因，预计运行时权重会发生变化：

  • TensorFlow Conv2D 使用 HWIO 权重（filter_height、filter_weight、input_channels、output_channels）。TensorFlow Lite Conv2D 出于优化原因使用 IHWO 权重。权重轴必须重新排序。
  • tflite_convert进行诸如常量折叠之类的优化，这也会改变权重。

看到不同的权重并不意味着转换是错误的。

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