tensorflow pb to tflite 精度下降详解

首先我们需要明确一点，将TensorFlow pb模型转换为TensorFlow Lite格式可能会导致精度下降，主要原因是两种格式的计算方式不同。而这种精度下降的原因有很多，下面我们逐一分析。

原因一：量化

TensorFlow Lite是一种被量化的格式，也就是说，它将在一定程度上损失精度以换取性能的提升。这种损失的程度取决于模型本身的精度以及量化的方式。量化会对一些敏感的操作，比如softmax，产生更大的影响。

原因二：优化器

一些优化器的操作可能会影响模型的精度。例如，Dropout在推断时被禁用，这可能会导致模型的精度下降，因此需要使用优化器。

原因三：API

TensorFlow Lite与TensorFlow Python API不完全一致。这意味着在转换过程中，一些操作会被更改或删除，或者参数会被替换成TensorFlow Lite中的等效参数，这可能会导致行为的变化。

解决方案

对于以上三种原因，我们都可以采取一些措施来避免或减少精度下降。

方案一：转换前查看TensorFlow Lite支持的操作

在将pb模型转换为TensorFlow Lite格式之前，我们可以先查看TensorFlow Lite支持的操作，并根据这个列表来修改我们的模型。使用以下代码来查看支持的操作：

import tensorflow as tf
print(tf.lite.OpsSet.ALL)

这将输出一个集合，其中包含TensorFlow Lite支持的所有操作的名称。我们可以在代码中使用这个集合来检查我们的模型是否使用了TensorFlow Lite不支持的操作。

方案二：使用量化感知训练

量化感知训练可以在一定程度上缓解在从pb模型到TensorFlow Lite模型转换中出现的精度下降问题。在这种情况下，训练数据被训练为在量化中保持更一致的分布，这可以使模型更加健壮。

示例一：转换时指定转换器版本

TensorFlow Lite的转换器版本不同，可能会对转换后的精度产生影响。可以通过以下方式指定转换器版本：

converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_dir)
converter.target_spec.supported_ops = [tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS, tf.lite.OpsSet.SELECT_TF_OPS]
tflite_model = converter.convert()

在这个例子中，我们已经明确设置了转换器版本，可以避免使用不受支持的操作。

示例二：使用量化

使用量化可以有效缓解从pb模型到TensorFlow Lite模型转换中出现的精度下降。以下是量化的示例代码：

def representative_data_gen():
    for input_value in tf.data.Dataset.from_tensor_slices(training_images).batch(1).take(100):
        yield [input_value]

converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_dir)
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
converter.representative_dataset = representative_data_gen
tflite_quant_model = converter.convert()

在这个例子中，我们将优化器设置为DEFAULT以启用量化，同时提供了一个代表性数据集来对数据进行计算。注意，使用量化可能会使模型在一定程度上损失精度。

这些措施都可以在一定程度上缓解pb模型转换为TensorFlow Lite格式时出现的精度下降问题。需要注意的是，这些措施并不能保证转换后的模型与原始模型的表现完全相同，但可以在性能和精度之间取得平衡。