TFlite 移动端模型转换，如何快速定位输入、输出节点。

技术问答
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TF slim 中封装了众多主流的分类模型，如下：

{
alexnet_v2,
cifarnet,
overfeat,
vgg_a,
vgg_16,
vgg_19,
inception_v1,
inception_v2,
inception_v3
inception_v4,
inception_resnet_v2,
lenet,
resnet_v1_50,
resnet_v1_101,
resnet_v1_152,
resnet_v1_200
resnet_v2_50,
resnet_v2_101,
resnet_v2_152,
resnet_v2_200,
mobilenet_v1,
mobilenet_v1_075,
mobilenet_v1_050
mobilenet_v1_025,
mobilenet_v2,
nasnet_cifar,
nasnet_mobile,
nasnet_large,
pnasnet_large
}

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

提问者 曙光，发表于 2018-5-14 10:46:14

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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。

yunhai_luo，发表于 2018-5-14 15:55:49

3

模型可以保存成 pb 或者 pbtxt，只用过 pb，Tensorflow 模型的 graph 结构可以保存为.pb 文件或者.pbtxt 文件，或者.meta 文件，其中只有.pbtxt 文件是可读的。

neverchange，发表于 2018-7-5 00:23:53