Python 尝试使用toco转换TF模型时出错

我有一个TF模型，我需要将其转换为int8，以便在嵌入式设备中实现。我试图使用toco来转换它，但在确定如何正确地使用输入参数实例化toco时遇到了问题：

<USER>:~/.local/bin$ python3 toco \
>   --input_file=<PATH>/frozen_graph.pb \
>   --output_file=<PATH>/tflite_graph.tflite \
>   --input_format=TENSORFLOW_GRAPHDEF \
>   --output_format=TFLITE \
>   --inference_type=QUANTIZED_UINT8 \
>   --output_arrays=Sidmoid \
>   --input_arrays=IteratorGetNext \
>   --input_shapes=1:16:16:1 \
>   --mean_values=128 \
>   --std_values=127
WARNING:tensorflow:From <USER>.local/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/contrib/learn/python/learn/datasets/base.py:198: retry (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.base) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Use the retry module or similar alternatives.
2018-04-27 11:40:33.699249: F tensorflow/contrib/lite/toco/model_cmdline_flags.cc:240] Check failed: mean_values.size() == model_flags->input_arrays_size() 
Aborted (core dumped)

我也尝试过

”，128128，“

，因为我的解释是，您不需要批处理大小/通道DIM的平均值，但文档说明，列表中的每个输入都需要一个输入，并且应该与输入数组中的一个元素匹配

我也不确定如何放置

input\u数组

arg，因为我看到的大多数代码示例都只使用

input

，但对我来说，似乎需要图中节点的名称

---

我想我在这里误解了什么，但我就是想不出来。任何帮助都将不胜感激

对于任何想知道的人来说，是文档让我有点困惑：它说“Input_shapes”是一个字符串“shapes对应于--Input_数组，冒号分隔…”但是维度仍然应该是逗号分隔的：

bazel-bin/third_party/tensorflow/contrib/lite/toco/toco \
  --input_file=<my_path>/frozen_eval_graph.pb \
  --output_file=<my_path>/tflite_graph.tflite \
  --input_format=TENSORFLOW_GRAPHDEF \
  --output_format=TFLITE \
  --inference_type=QUANTIZED_UINT8 \
  --output_arrays=Sigmoid \
  --input_arrays=Reshape \
  --input_shapes=1,16,16,1 \
  --mean_values=128 \
  --std_values=127 \
  --variable_batch=true

bazel-bin/第三方/tensorflow/contrib/lite/toco/toco\
--输入文件=/freezed\u eval\u graph.pb\
--输出文件=/tflite\u graph.tflite\
--输入\格式=TENSORFLOW\图形def\
--输出\u格式=TFLITE\
--推断类型=量化类型8\
--输出_数组=Sigmoid\
--输入数组=重塑\
--输入_形状=1,16,16,1\
--平均值=128\
--标准值=127\
--变量_batch=true

bazel-bin/third_party/tensorflow/contrib/lite/toco/toco \
  --input_file=<my_path>/frozen_eval_graph.pb \
  --output_file=<my_path>/tflite_graph.tflite \
  --input_format=TENSORFLOW_GRAPHDEF \
  --output_format=TFLITE \
  --inference_type=QUANTIZED_UINT8 \
  --output_arrays=Sigmoid \
  --input_arrays=Reshape \
  --input_shapes=1,16,16,1 \
  --mean_values=128 \
  --std_values=127 \
  --variable_batch=true