1.TensorFlow模型轉(zhuǎn)換的復(fù)雜度
與Caffe、ONNX不同的是，使用Model-Optimizer將TensorFlow模型轉(zhuǎn)換為IR模型的復(fù)雜度更高。
其主要原因是：
（1）TensorFlow框架支持多種操作這些操作優(yōu)勢甚至無法用簡單的圖形表示，這些操作有時(shí)甚至也與計(jì)算機(jī)視覺無關(guān)。
（2）如果不進(jìn)行處理而試圖只使用模型本身，并在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器上對(duì)其進(jìn)行加速，極大可能報(bào)錯(cuò)。
2.確保模型優(yōu)化器可以對(duì)TensorFlow模型進(jìn)行轉(zhuǎn)換
（1）進(jìn)入 cd C:\Program Files(x86)\Intel\openvino_2021\deployment_tools\model_optimizer\install_prerequisites路徑
（2）執(zhí)行腳本install_prerequisites_tf.bat安裝轉(zhuǎn)換所必須的安裝包。
3.下載TensorFlow模型
使用model-downloader下載ssd-mobilenet_v2_coco模型
4.使用tensorflow_object_detection_api處理和轉(zhuǎn)換模型
（1）進(jìn)入cd C:\Program Files(x86)\Intel\openvino_2021\deployment_tools\model_optimizer路徑
（2）輸入命令：
operations_config="<INSTALL_DIR>\deployment_tools\model_optimizer\extensions\front\tf\ssd_v2_support.json" --tensorflow_object_detection_api_pipeline=<model_dir>\pipeline.config --reverse_input_channels --data_type=FP16 --output_dir= <ir_python mo_tf.py --input_model --input_model <model_dir><model_file> --tensorflow_use_custom_dir>
（3）轉(zhuǎn)換結(jié)果
