转换为Tensorflow Lite时tf.ParseExampleV2的问题："op既不是自定义op也不是flex op“

基础概念

tf.ParseExampleV2 是 TensorFlow 中的一个操作，用于将序列化的 Example 协议缓冲区解析为张量。Example 是一种用于存储和传输数据的格式，通常用于 TensorFlow 的数据输入管道。

问题描述

在将 TensorFlow 模型转换为 TensorFlow Lite 模型时，可能会遇到错误信息：“op既不是自定义op也不是flex op”。这个错误通常表示 TensorFlow Lite 不支持某些 TensorFlow 操作。

原因

TensorFlow Lite 是 TensorFlow 的轻量级版本，旨在在移动设备和嵌入式系统上运行。为了实现这一点，TensorFlow Lite 只支持有限的 TensorFlow 操作集。如果模型中包含 TensorFlow Lite 不支持的操作，转换过程就会失败并显示上述错误。

解决方法

1. 检查不支持的操作： 首先，需要确定哪些操作不被 TensorFlow Lite 支持。可以使用 tf.lite.TFLiteConverter 的 experimental_new_converter 参数来启用新的转换器，并使用 tf.lite.TFLiteConverter 的 allow_custom_ops 参数来允许自定义操作。
2. 检查不支持的操作： 首先，需要确定哪些操作不被 TensorFlow Lite 支持。可以使用 tf.lite.TFLiteConverter 的 experimental_new_converter 参数来启用新的转换器，并使用 tf.lite.TFLiteConverter 的 allow_custom_ops 参数来允许自定义操作。
3. 替换不支持的操作： 如果某些操作不被支持，可以尝试使用 TensorFlow Lite 支持的等效操作进行替换。例如，某些复杂的层可以分解为多个简单的层。
4. 使用 TensorFlow Lite 的 Flex 操作： 对于一些复杂且不被 TensorFlow Lite 直接支持的操作，可以使用 Flex 操作。Flex 操作允许在 TensorFlow Lite 运行时加载 TensorFlow 模块来执行这些操作。
5. 使用 TensorFlow Lite 的 Flex 操作： 对于一些复杂且不被 TensorFlow Lite 直接支持的操作，可以使用 Flex 操作。Flex 操作允许在 TensorFlow Lite 运行时加载 TensorFlow 模块来执行这些操作。
6. 自定义操作： 如果上述方法都无法解决问题，可以考虑实现自定义操作。自定义操作需要在 TensorFlow Lite 中注册，并在移动设备上实现相应的运算逻辑。

应用场景

• 移动应用：在 Android 和 iOS 应用中使用 TensorFlow Lite 模型进行推理。
• 嵌入式设备：在树莓派等嵌入式设备上运行 TensorFlow Lite 模型。
• 物联网设备：在物联网设备上进行实时数据处理和推理。

参考链接

• TensorFlow Lite 转换器
• TensorFlow Lite 支持的操作
• TensorFlow Lite 自定义操作

通过上述方法，可以解决在将 TensorFlow 模型转换为 TensorFlow Lite 模型时遇到的“op既不是自定义op也不是flex op”错误。