如何将TensorFlow模型文件graph.pb转为TensorFlow Lite？执行命令报错求助

我来帮你搞定这个模型转换的问题，先分析下你遇到的两个关键错误：

错误原因拆解 #

1. WARNING: Config values are not defined in any .rc file: opt：Windows环境下Bazel默认没配置opt这个优化编译选项，它不是转换模型的必需参数，反而会触发配置警告。
2. ERROR: No targets found to run：你的命令有两处问题：一是TensorFlow新版本里contrib/lite模块已经被迁移到tensorflow/lite目录下，旧路径无效；二是Windows下不需要用双反斜杠\\转义路径，这会导致Bazel无法识别目标位置。

解决方案一：修正Bazel命令 #

如果你坚持用Bazel方式转换，先确保你克隆的TensorFlow源码是最新版，然后用这个修正后的命令：

bazel run //tensorflow/lite/toco:toco -- ^
  --input_file=optimized_graph.pb ^
  --output_file=abc.tflite ^
  --input_format=TENSORFLOW_GRAPHDEF ^
  --output_format=TFLITE ^
  --inference_type=FLOAT ^
  --input_shape=1,128,128,3 ^
  --input_array=input ^
  --output_array=final_result

• 去掉了--config=opt避免配置错误，之后如果需要优化编译，先配置好Windows下Bazel的编译环境（比如安装MSVC并设置环境变量）再添加该选项。
• 把TOCO工具的目标路径修正为//tensorflow/lite/toco:toco，适配新版本TensorFlow的目录结构。
• 用Windows CMD的换行符^拆分长命令（如果用PowerShell可以直接换行）。

解决方案二：使用tflite_convert工具（更推荐） #

其实完全没必要用Bazel编译，TensorFlow安装后自带tflite_convert工具，操作更简单：

如果你已经通过pip install tensorflow安装了TensorFlow，直接在命令行运行：

CMD环境： #

tflite_convert ^
  --input_file=optimized_graph.pb ^
  --output_file=abc.tflite ^
  --input_format=TENSORFLOW_GRAPHDEF ^
  --output_format=TFLITE ^
  --inference_type=FLOAT ^
  --input_shape=1,128,128,3 ^
  --input_array=input ^
  --output_array=final_result

PowerShell/Linux环境： #

tflite_convert \
  --input_file=optimized_graph.pb \
  --output_file=abc.tflite \
  --input_format=TENSORFLOW_GRAPHDEF \
  --output_format=TFLITE \
  --inference_type=FLOAT \
  --input_shape=1,128,128,3 \
  --input_array=input \
  --output_array=final_result

这个工具直接封装了TOCO的功能，不用编译TensorFlow源码，适合快速完成模型转换。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Yasir Raza