Конвертировать модель в TF Lite для Coral Dev Board

Question

Я разработал модель для пользовательского распознавания речи, следуя этому руководству: https://www.tensorflow.org/tutorials/sequences/audio_recognition Я настроил модель с пользовательскими параметрами и заморозил свой график. Теперь я хотел бы развернуть эту модель на Coral Dev Board. По этим причинам я провел 8-битное обучение с учетом квантования. Однако у меня проблемы с преобразованием замороженного графика в модель Tensorflow Lite с помощью инструмента tflite_convert. Команда:

 tflite_convert --output_file=model.tflite --graph_def_file=frozen.pb --input_arrays=wav_data --output_arrays=labels_softmax --inference_type=QUANTIZED_UINT8

вернуть следующую ошибку:

ValueError: Предоставить форму ввода для входного массива 'wav_data'.

Как я могу найти правильные значения для запрошенных параметров? Любая идея? Благодарю.

Answer 1

Я думаю, что вы, возможно, используете неправильный узел ввода, wav_data - это операция DecodeWav, которая принимает содержимое файла.wav, но вы, вероятно, захотите передать необработанные примеры данных, захваченных с микрофона, которые в 'decoded_sample_data' вместо этого. Вот аргументы, которые я обычно использую toco в этом случае:

--input_shapes=16000,1:1 --input_arrays=decoded_sample_data,decoded_sample_data:1