我对TensorFlow相当陌生，但是设法获得了冻结的图表。现在，此图仍必须使用精简模型。做这个的最好方式是什么？我使用 ssd_mobilenet_v2_quantized_300×300 作为训练模型。
我已经转换了冻结的图，但是输出效果不是很好。我认为可以对模型进行检测，但是绘制的检测框不正确。
我使用此命令将图形转换为 TensorFlow Lite 模型：
Tflite_convert \
--graph_def_file=tflite_graph.pb \
--output_file=detect.tflite \
--output_format=TFLITE \
--input_shapes=1,300,300,3 \
--input_arrays=normalized_input_image_tensor \
--output_arrays=TFLite_Detection_PostProcess,TFLite_Detection_PostProcess:1,TFLite_Detection_PostProcess:2,TFLite_Detection_PostProcess:3 \
--inference_type=QUANTIZED_UINT8 \
--mean_values=128 \
--std_dev_values=127 \
--change_concat_input_ranges=false \
--allow_custom_ops
我已经在 Windows 10 上对模型进行了训练，视觉输出为： Output trained model on Windows 10
但是当我使用转换后的模型时，我得到以下输出： Output converted model to TensorFlow Lite
我正在使用 TensorFlow 1.15.0 我还使用Raspberry Pi执行TensorFlow Lite和Lite模型。
所以我的问题是：你们知道问题是什么或如何找到它吗？
提前谢谢
