tensorflow保存的模型具有空标记集

我正在尝试将保存的模型转换为tflite

这是我正在尝试的模型

但是，当我尝试使用

tflite\u convert

$tflite\u convert--保存的\u模型\u目录测试--输出\u文件输出
RuntimeError:在SavedModel中找不到与标记{'serve'}关联的MetaGraphDef。要检查SavedModel中的可用标记集，请使用SavedModel CLI:`saved\u model\u CLI`
可用的\u标记：[set（）]

上面说，没有

service

标签。似乎保存的模型必须有

service

标记。（）

因此，我尝试使用它所说的

saved\u model\u cli

模块

$saved\u model\u cli show--dir test--all
2021-04-30 18:33:38.832134:I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49]已成功打开动态库libcudart.so.11.0
标记集为“”的MetaGraphDef包含以下SignatureDefs：
签名定义['default']：
给定的SavedModel SignatureDef包含以下输入：
输入['images']张量信息：
dtype:DT_FLOAT
形状：（1，-1，-1,3）
名称：中心输入/图像张量：0
给定的SavedModel SignatureDef包含以下输出：
输出['detection_Box']张量信息：
dtype:DT_FLOAT
形状：（-1,4）
名称：集线器输入/跨步片：0
输出['detection\u class\u entities']张量信息：
dtype:DT_字符串
形状：（-1，1）
名称：集线器输入/索引到字符串查找：0
输出['detection\u class\u labels']张量信息：
数据类型：DT_INT64
形状：（-1，1）
名称：集线器输入/跨步片2:0
输出['detection\u class\u names']张量信息：
dtype:DT_字符串
形状：（-1，1）
名称：中心\u输入/索引\u到\u字符串\u 1\u查找：0
输出[‘检测分数’]张量信息：
dtype:DT_FLOAT
形状：（-1，1）
名称：集线器输入/跨步片1:0
方法名称为：

似乎有一个名为

'

的标记。因此，我尝试将

'

传递到

已保存的\u model\u cli

$saved\u model\u cli convert--dir test--output\u dir output--tag\u set''tensorrt
...
运行时错误：在SavedModel中找不到与标记“”关联的MetaGraphDef。要检查SavedModel中的可用标记集，请使用SavedModel CLI:`saved\u model\u CLI`
可用的_标记：[set（）]。尝试传递“-convert\u tf1\u model=True”。

真奇怪。。即使有

'

标记，它也找不到该标记

所以，我就像“它无法识别名为

”

？”的标记一样

但事实证明，它与

show

命令配合得很好

$saved_model_cli show--dir test--tag_set“”--签名定义默认值
2021-04-30 18:39:54.519457:I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49]已成功打开动态库libcudart.so.11.0
给定的SavedModel SignatureDef包含以下输入：
输入['images']张量信息：
dtype:DT_FLOAT
形状：（1，-1，-1,3）
名称：中心输入/图像张量：0
给定的SavedModel SignatureDef包含以下输出：
输出['detection_Box']张量信息：
dtype:DT_FLOAT
形状：（-1,4）
名称：集线器输入/跨步片：0
输出['detection\u class\u entities']张量信息：
dtype:DT_字符串
形状：（-1，1）
名称：集线器输入/索引到字符串查找：0
输出['detection\u class\u labels']张量信息：
数据类型：DT_INT64
形状：（-1，1）
名称：集线器输入/跨步片2:0
输出['detection\u class\u names']张量信息：
dtype:DT_字符串
形状：（-1，1）
名称：中心\u输入/索引\u到\u字符串\u 1\u查找：0
输出[‘检测分数’]张量信息：
dtype:DT_FLOAT
形状：（-1，1）
名称：集线器输入/跨步片1:0
方法名称为：

我认为模型创建时出现了一些问题。或者，我错过了什么

---

您能给我一些建议吗？

首先，请尝试使用TFLiteConverter Python API进行转换，这是一种推荐的方法。如果要在tflite\u convert命令行工具中指定标记集名称，可以通过“-saved\u model\u tag\u set”参数进行指定。