TensorFlow Lite模型生成以及bazel的安装使用、出现的问题及解决方案整合

2018.03.12

前提

由于要完成一个项目的原因，开始查找将tensorflow模型转换成lite格式，但是网上资料相对较少，又有一些细节没写，我作为一个新手实在是吃力，花了一个多星期，终于生成成功，以此记录总结一下，请多多指教。

我原先的模型是有tensorflow 的 /tensorflow-master/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py 生成的mobilenet的模型处理的分类问题。

**移动设备上使用谷歌开源的深度学习框架 Tensorflow Lite，最新源码位置：
https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/lite**

一、了解Lite生成所需步骤

网上大致找了一下资料，具体说来，tflite文件的生成大致分为3步：

1. 在算法训练的脚本中保存图模型文件（GraphDef）和变量文件（CheckPoint）。

2. 利用freeze_graph工具生成frozen的graphdef文件。

3. 利用toco工具，生成最终的tflite文件。

其相应的步骤，可参考：https://www.jianshu.com/p/fa204a54a956?from=singlemessage

如果是缺少某些文件即可根据代码生成。
当然也可以利用现有的模型文件（.pb)和变量文件(.ckpt)，下载下来直接转换成lite模型格式。下载地址为：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/slim/nets/mobilenet_v1.md

当然也还有现有的lite模型文件，如果你想直接拿此lite模型到移动端上测试（这部分我接下来会完成，可能之后会更新相关操作以及碰到的问题），可从此地址下载：https://fossies.org/linux/tensorflow/tensorflow/contrib/lite/g3doc/models.md

重点内容：模型转换器的一些重要的命令的应用可查看链接：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/lite/toco/g3doc/cmdline_examples.md（注意查看每个标题，可能你的问题就迎刃而解了）
还有！！！这个官方文档查了好久才看到，仔细看完觉得很容易理解，大家不妨花心思看看：https://fossies.org/linux/tensorflow/tensorflow/contrib/lite/README.md

二、bazel的安装、使用及碰到的坑（血泪史）

　如果你没有安装bazel，可从根据官方教程如下地址下载:https://docs.bazel.build/versions/master/install.html（但可能看的很蒙，请往下看）
　 我的系统：ubuntu 16.04
安装教程：
１、安装JDK8
２、从三种方法中任选一种进行安装，注意有些方法需要加环境变量，请仔细看
３、根据官方文档完成Getting bash completion和Getting zsh completion，参考地址为：
https://docs.bazel.build/versions/master/install.html#getting-bash-completion
http://blog.sina.com.cn/s/blog_15856a0240102x7jv.html

至此，bazel 安装好了，但是应该怎么用呢？
那些workspace和build又是什么东西，应该怎么理解呢？
这是个大问题，由于我们是针对移动端的，现在以安卓系统为例，参考以下内容：https://docs.bazel.build/versions/master/tutorial/android-app.html

但相信很多人都搞闷，给出以下链接，花点时间好好看看即可清楚bazel中workspace和build之间的关系：https://zhidao.baidu.com/question/1545352418081988987.html

如果你想自己生成workspace或是build的话，可用如下命令完成：

    mkdir tensorflow  
    cd tensorflow  
    touch WORKSPACE （或touch BUILD)

参考：http://blog.csdn.net/hongxingabc/article/details/77017848

相信大家了解了bazel中workspace和build之间的关系之后再去执行bazel生成lite的命令的时候就轻松很多了，只剩最后的执行了。

以下列一些我在执行bazel命令是遇到的问题
问题一：BUILD file not found on package path
解决方法：
http://quabr.com/36070588/distributed-tensorflow-fails-with-build-file-not-found-on-package
https://stackoverflow.com/questions/1030169/easy-way-to-pull-latest-of-all-git-submodules
https://stackoverflow.com/questions/36070588/distributed-tensorflow-fails-with-build-file-not-found-on-package
问题二：ERROR: Error evaluating WORKSPACE file
问题三：TensorFlow fails to compile
解决方法：
https://stackoverflow.com/questions/47080760/tensorflow-fails-to-compile/47295278
问题四：FAILED: Build did NOT complete successfully (0 packages loaded)
解决办法：加入-c opt –copt=-msse4，变成
bazel build -c opt –copt=-mss4 …即可解决（原因我还不太了解，希望大神指出）
可参考：
https://stackoverflow.com/questions/41293077/how-to-compile-tensorflow-with-sse4-2-and-avx-instructions
问题五：BUILD:174:1: C++ compilation of rule
问题六：Target //tensorflow/contrib/lite/toco:toco failed to build
以上没解决的问题，相信大家在清楚bazel中workspace和build之间的关系：https://zhidao.baidu.com/question/1545352418081988987.html之后应该都能够解决，我就不再多说（其实主要是因为我没有截图，抱歉）

以下是有截图的部分：
１.在输入构建目标时：

bazel build //tensorflow/contrib/lite/toco:toco

出现如下问题：
１.

解决方法。改成输入：

bazel build -c opt --copt=-msse4 //tensorflow/contrib/lite/toco:toco

问题解决。

２.想要查看.pb文件的输入输出节点名称时，输入：

bazel-bin/tensorflow/tools/graph_transforms/summarize_graph --in_graph=mobilenet_v1_1.0_224_frozen.pb

总是出现如下问题：

　最后发现是因为“in_graph”后面应该是.pb的绝对路径，改完就可以了。

３.在构建执行最后的bazel-bin时，输入为：

bazel-bin/tensorflow/contrib/lite/toco/toco input_file=zhunbei/frozen_graph.pb output_file=zhunbei/mobilenet_v1_224.tflite input_format=TENSORFLOW_GRAPHDEF output_format=TFLITE inference_type=QUANTIZED_UINT8 input_shape=1,224,224,3 input_array=input output_array=MobilenetV1/Predictions/Reshape_1

一直出现如下错误

2018-03-12 21:22:10.971385: W tensorflow/contrib/lite/toco/toco_cmdline_flags.cc:177] --input_type is deprecated. Use --inference_input_type.
2018-03-12 21:22:10.971433: F tensorflow/contrib/lite/toco/toco.cc:46] Check failed: parsed_toco_flags.input_file.specified() Missing required flag: input_file
已放弃 (核心已转储)

最后将输入的顺序进行了调整（根据官方文档进行输入：https://fossies.org/linux/tensorflow/tensorflow/contrib/lite/README.md）

bazel-bin/tensorflow/contrib/lite/toco/toco --input_file=zhunbei/frozen_graph.pb --input_format=TENSORFLOW_GRAPHDEF --output_format=TFLITE --output_file=/tmp/mobilenet_v1_1.0_224.lite --inference_type=FLOAT --input_type=FLOAT --input_arrays=input --output_arrays=MobilenetV1/Predictions/Reshape_1 --input_shapes=1,224,224,3

则最终.lite文件生成成功！！！！总共历时了一个多星期！

不过还有个问题，我记得那个文件里说过float类型的的lite文件不能在移动端执行，只有quant类型的才可以，但是由于这几天查找的内容太多了目前找不到，等我确定了再与大家共享。

最后，若您想要试试在安卓上的检测，请查看：http://blog.csdn.net/leifengpeng/article/details/78559208
我将会在接下来的几天里也完成测试。

其余重要的参考文章：
http://blog.csdn.net/bhneo/article/details/78835224
http://www.jishux.com/plus/view-725615-1.html
http://www.gpu-computing.cn/?p=71
http://blog.csdn.net/u010700335/article/details/69422282
https://sonic.gitbooks.io/bazel/chapter1.html
http://blog.csdn.net/zhangweijiqn/article/details/53200081