如何在珊瑚边缘TPU USB加速器中运行yolov2 lite-tflite

Question

我想确定我为获得yolov2-lite模型的tflite而执行的以下步骤是否正确？

步骤1将图形和权重保存到protobuf文件
flow --model cfg/yolov2-tiny.cfg --load bin/yolov2-tiny.weights --savepb
此命令使用yolov2-tiny.pb和yolov2-tiny.meta.创建build_graph文件夹

步骤2将pb转换为tflite
我执行了以下代码以获得yolov2-tiny.tflite

import tensorflow as tf  
localpb = 'yolov2-tiny.pb' 
tflite_file = 'yolov2-tiny.tflite'  
print("{} -> {}".format(localpb, tflite_file)) 
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_frozen_graph(
localpb,   
input_arrays= ['input'],   
output_arrays= ['output']    
)  
tflite_model = converter.convert()  
open(tflite_file,'wb').write(tflite_model)  
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_content=tflite_model)  
interpreter.allocate_tensors()

如果我为获得这个tflite所遵循的上述步骤是正确的，那么请建议我在珊瑚边缘TPU USB加速器中运行该tflite文件的命令。

非常感谢：(

Answer 1

不幸的是，到目前为止，edgetpu编译器支持yolo模型。我建议使用mobile_ssd型号。

为了将来参考，您的管道应该是：

1( 训练模型

2( 转换为tflite

3( 为EdgeTPU编译(实际将工作委托给TPU的步骤(