Python 如何从量化的TFLite中获取类索引？

我一直在用TensorFlow训练一个量化的Mobilenet V2，但我不知道如何从中获得类索引

我使用的是Tensorflow 1.12

下面是我的输入和输出详细信息

Input details [{'name': 'normalized_input_image_tensor', 'index': 260, 'shape': array([  1, 300, 300,   3], dtype=int32), 'shape_signature': array([  1, 300, 300,   3], dtype=int32), 'dtype': <class 'numpy.uint8'>, 'quantization': (0.0078125, 128), 'quantization_parameters': {'scales': array([0.0078125], dtype=float32), 'zero_points': array([128], dtype=int32), 'quantized_dimension': 0}, 'sparsity_parameters': {}}]
Output details [{'name': 'TFLite_Detection_PostProcess', 'index': 252, 'shape': array([ 1, 10,  4], dtype=int32), 'shape_signature': array([ 1, 10,  4], dtype=int32), 'dtype': <class 'numpy.float32'>, 'quantization': (0.0, 0), 'quantization_parameters': {'scales': array([], dtype=float32), 'zero_points': array([], dtype=int32), 'quantized_dimension': 0}, 'sparsity_parameters': {}}, {'name': 'TFLite_Detection_PostProcess:1', 'index': 253, 'shape': array([ 1, 10], dtype=int32), 'shape_signature': array([ 1, 10], dtype=int32), 'dtype': <class 'numpy.float32'>, 'quantization': (0.0, 0), 'quantization_parameters': {'scales': array([], dtype=float32), 'zero_points': array([], dtype=int32), 'quantized_dimension': 0}, 'sparsity_parameters': {}}, {'name': 'TFLite_Detection_PostProcess:2', 'index': 254, 'shape': array([ 1, 10], dtype=int32), 'shape_signature': array([ 1, 10], dtype=int32), 'dtype': <class 'numpy.float32'>, 'quantization': (0.0, 0), 'quantization_parameters': {'scales': array([], dtype=float32), 'zero_points': array([], dtype=int32), 'quantized_dimension': 0}, 'sparsity_parameters': {}}, {'name': 'TFLite_Detection_PostProcess:3', 'index': 255, 'shape': array([1], dtype=int32), 'shape_signature': array([1], dtype=int32), 'dtype': <class 'numpy.float32'>, 'quantization': (0.0, 0), 'quantization_parameters': {'scales': array([], dtype=float32), 'zero_points': array([], dtype=int32), 'quantized_dimension': 0}, 'sparsity_parameters': {}}]

然而，分类指数是不正确的。打印时，

类

如下所示：

[0.0.0.0.0.0.0.0.]

。我的数据集中有1个以上的类，所以这没有任何意义

获取类索引的正确方法是什么？

尝试使用：

classes = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])

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经过大量实验，结果证明这不是一个量化问题。我们在创建.tflite时使用了错误的

graph\u def

.pb文件，因此它预测了不存在的类。

我的问题不是索引类张量，而是值的问题<代码>类看起来像这样：

[0.0.0.0.0.0.0.0.]

当我打印它的时候。看起来像模型预测什么。你能用tf2吗？tf1不再受支持。据我所知，我们正在使用tf2尚不支持的slim。您的任务是分类还是对象检测？对象检测。

classes = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])