谷歌语音识别官方speech_commands(audio_recognition)的使用指南（四）

好吧，菜鸟博主又一次回来了。

昨天成功转化的tf文件还是不能移植到安卓，大胆的我又开始了新的想法。
使用ml文件训练模型
还是原来的配方
(要将gennerator中代码修改为这样)

同时修改

 gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.3)
  sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))
  K.set_session(sess)

python train.py -data_dir=data/train

好的，我们已经拥有了.hd5文件，现在把它先转化为.pb文件
cmd中运行

python convert_keras_to_quantized.py

完美。
一鼓作气，让我们继续将它转化为为tf文件
好吧，很遗憾的报错了

ValueError: Unknown activation function:relu6

换一种方法，把之前转化的pb文件转化为tf文件不久可以了嘛，机智

import tensorflow as tf

graph_def_file = "E:\mian\ml1\checkpoints\conv_1d_time_stacked_model/model.h5.pb"
input_arrays = ["input_1"]
output_arrays = ["reshape_2/Reshape"]

converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_frozen_graph(
  graph_def_file, input_arrays, output_arrays)
tflite_model = converter.convert()
open("converted_model.tflite", "wb").write(tflite_model)

完美，出现了tf文件。