如何了解Tensorflow Lite模型的输入/输出特征信息？

我是移动开发者。我想使用各种Tensorflow Lite模型（.tflite）与MLKit一起使用。

但是遇到了一些问题，我不知道如何了解.tflite模型的输入/输出特征信息（这些将是设置的参数）。

有什么方法可以了解这些信息吗？

抱歉我的英语不好，谢谢。

更新（18.06.13）：

我找到了这个网站https://lutzroeder.github.io/Netron/。这个网站可以根据你上传的模型（如.mlmode或.tflite等）生成可视化图形，并查找输入/输出形式。

回答：

如果你已经拥有一个你自己没有制作的tflite模型，并且你想查看tflite文件内部并了解你的输入和输出，你可以使用flatc工具，将模型转换为.json文件并读取该文件。

首先克隆flatbuffers仓库并构建flatc。

git clone https://github.com/google/flatbuffers.git

然后你必须在本地存储tensorflow的schema.fbs文件。要么从tensorflow的GitHub上检出，要么下载这个文件。然后你可以运行flatc来从输入的tflite模型生成json文件。

flatc -t schema.fbs -- input_model.tflite

这将创建一个input_model.json文件，该文件可以轻松读取。

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