量化TFLite图像分类模型是否存在通用的label.txt文件？

1. 不存在适配任意量化ML模型的通用label.txt #

• 标签文件的每行内容对应模型推理输出的概率索引，和模型训练阶段的数据集分类类别、排序是一一绑定的，不同模型训练的数据集类别数量、分类逻辑、排序规则都可能完全不同，不存在能适配所有量化模型的通用标签文件，强行使用不匹配的标签会导致分类结果完全错乱。

2. 已有的label.txt无法直接适配所有相关模型 #

• 你从TensorFlow Lite入门示例拿到的原有label.txt，仅能适配对应示例的训练模型。只有当你新下载的其他模型和该入门模型使用完全相同的训练数据集、类别索引排序完全一致时，原有标签文件才能通用，绝大多数情况下都无法直接适配你新下载的Inception、MobileNet模型。比如多数官方入门示例用的是仅包含十几种/几十种类别的裁剪小数据集训练的模型，和开源渠道下载的全量预训练的Inception、MobileNet模型的类别数量、排序逻辑都不匹配，直接套用会输出完全错误的分类结果。

3. Inception系列模型的标签文件说明 #

• 公开渠道的预训练Inception（V1/V2/V3/V4）系列模型，绝大多数是基于ImageNet 1k数据集训练的，配套的标签为对应ImageNet 1k的1000个类别标签，你只需整理和模型输出索引一一对应的标签内容即可使用。需要注意不同开源渠道下载的Inception模型可能存在标签顺序微调的情况，使用前建议用已知类别的测试图片跑一次推理，验证输出索引对应的标签是否匹配，避免顺序错误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者david sutton