tensorflow模型如何转ncnn-创新互联

小编这次要给大家分享的是tensorflow模型如何转ncnn，文章内容丰富，感兴趣的小伙伴可以来了解一下，希望大家阅读完这篇文章之后能够有所收获。

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第一步把tensorflow保存的.ckpt模型转为pb模型, 并记下模型的输入输出名字.

第二步去ncnn的github上把仓库clone下来, 按照上面的要求装好依赖并make.

第三步是修改ncnn的CMakeList, 具体修改的位置有:

ncnn/CMakeList.txt 文件, 在文件开头处加入add_definitions(-std=c++11), 末尾处加上add_subdirectory(examples), 如果ncnn没有examples文件夹,就新建一个, 并加上CMakeList.txt文件.

ncnn/tools/CMakeList.txt 文件, 加入add_subdirectory(tensorflow)

原版的tools/tensorflow/tensorflow2ncnn.cpp里, 不支持tensorflow的elu, FusedBathNormalization, Conv2dBackpropback操作, 其实elu是支持的,只需要仿照relu的格式, 在.cpp文件里加上就行. FusedBatchNormalization就是ncnn/layer/里实现的batchnorm.cpp, 只是`tensorflow2ncnn里没有写上, 可以增加下面的内容：

else if (node.op() == "FusedBatchNorm")
{
 fprintf(pp, "%-16s", "BatchNorm");
}
...
else if (node.op() == "FusedBatchNorm")
{
 std::cout << "node name is FusedBatchNorm" << std::endl;
 tensorflow::TensorProto tensor;
 find_tensor_proto(weights, node, tensor);
 const tensorflow::TensorShapeProto& shape = tensor.tensor_shape();

 const tensorflow::TensorProto& gamma = weights[node.input(1)];
 const tensorflow::TensorProto& Beta = weights[node.input(2)];
 const tensorflow::TensorProto& mean = weights[node.input(3)];
 const tensorflow::TensorProto& var = weights[node.input(4)];

 int channels = gamma.tensor_shape().dim(0).size(); // data size
 int dtype = gamma.dtype();

 switch (dtype){
  case 1: 
  {

   const float * gamma_tensor = reinterpret_cast(gamma.tensor_content().c_str());
   const float * mean_data = reinterpret_cast(mean.tensor_content().c_str());
   const float * var_data = reinterpret_cast(var.tensor_content().c_str());
   const float * b_data = reinterpret_cast(Beta.tensor_content().c_str());
   for (int i=0; i< channels; ++i)
   {
    fwrite(gamma_tensor+i, sizeof(float), 1, bp);
   }
   for (int i=0; i< channels; ++i)
   {
    fwrite(mean_data+i, sizeof(float), 1, bp);
   }
   for (int i=0; i< channels; ++i)
   {
    fwrite(var_data+i, sizeof(float), 1, bp);
   }
   for (int i=0; i< channels; ++i)
   {
    fwrite(b_data+i, sizeof(float), 1, bp);
   }
  }
  default:
   std::cerr << "Type is not supported." << std::endl;

 }
 fprintf(pp, " 0=%d", channels);

 tensorflow::AttrValue value_epsilon;
 if (find_attr_value(node, "epsilon", value_epsilon)){
  float epsilon = value_epsilon.f();
  fprintf(pp, " 1=%f", epsilon);
 }
}

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