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LindberHG/YOLO-for-K210

forked from 邱建晨/YOLO-for-K210 
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邱建晨 提交于 2022-02-02 16:24 . K210-YOLO目标检测-模型训练
import tensorflow as tf
from tensorflow.python import keras
import os
import sys
import argparse
from pathlib import Path
from termcolor import colored
from tools.utils import INFO, ERROR, NOTE
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
sess = tf.Session(config=config)
keras.backend.set_session(sess)
def main(pre_ckpt):
pre_ckpt = Path(pre_ckpt)
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model_file(pre_ckpt)
tflite_model = converter.convert()
(pre_ckpt.parent / 'yolo_model.tflite').open('wb').write(tflite_model)
yolo_model = keras.models.load_model(str(pre_ckpt)) # type: keras.Model
print(NOTE, ' Model Inputs Node: ', yolo_model.inputs)
print(NOTE, ' Model Outputs Node: ', yolo_model.outputs)
def parse_arguments(argv):
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('pre_ckpt', type=str, help='pre-train model file(.h5) path')
return parser.parse_args(argv)
if __name__ == '__main__':
args = parse_arguments(sys.argv[1:])
main(args.pre_ckpt)
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