TensorFlow Lite 是否支持 keras 函数 Flatten()？

Question

我正在构建自己的 CNN，并尝试根据“用于微控制器的 TensorFlow Lite”教程和 TinyML 书籍将其放在 Disco-f746ng 上。我知道可以在这里找到支持的 tensorflow-keras 函数：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/lite/micro/all_ops_resolver.cc 但是Flatten()函数好像没有列出来。这让我很恼火，因为它是一个非常基本的功能，所以我想它可能只是在 all_ops_resolver 中有不同的名称。我只使用那里列出的函数加上 Flatten() 函数。当我运行使用自己的模型进行测试时，无论我分配多少 space，我总是会遇到分段错误。这就是为什么我想问一下TensorFlow Lite是否支持Flatten()功能？

这是我创建 CNN 的 Python 代码：

model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(16, (3, 3), activation='relu', input_shape=(36, 36, 1)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(36, 36, 1)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', input_shape=(36, 36, 1)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(8, activation='softmax'))
model.add(layers.Dense(2))

model.summary()

model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

Answer 1

好的，我想我现在明白了。我有另一个导致分段错误的问题，但我现在解决了。之后我准备检查是否支持Flatten()。 有效！

上面的 CNN 模型代码在将以下内置函数添加到微操作解析器时有效：

tflite::MicroMutableOpResolver<5> micro_op_resolver;

micro_op_resolver.AddConv2D();
micro_ou_resolver.AddFullyConnected();
micro_op_resolver.AddMaxPool2D();
micro_op_resolver.AddSoftmax();
micro_op_resolver.AddReshape();

根据我的试错法，添加 RESHAPE() 是能够使用 Flatten()

所必需的

TensorFlow Lite 是否支持 keras 函数 Flatten()？

Is the keras function Flatten() supported by TensorFlow Lite?

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