TensorFlow模型从PB转换至TFLite后精度降低的原因分析？

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之前期望在手机端使用深度模型做OCR，尝试在手机端部署tensorflow模型，用于图像分类。思路主要是想使用tflite部署到安卓端，但使用tflite时发现模型精度大幅下降。

之前希望在手机端使用深度模型做OCR，于是尝试在手机端部署tensorflow模型，用于图像分类。

思路主要是想使用tflite部署到安卓端，但是在使用tflite的时候发现模型的精度大幅度下降，已经不能支持业务需求了，最后就把OCR模型调用写在服务端了，但是精度下降的原因目前也没有找到，现在这里记录一下。

工作思路：

1.训练图像分类模型；2.模型固化成pb；3.由pb转成tflite文件；

但是使用python 的tf interpreter 调用tflite文件就已经出现精度下降的问题，android端部署也是一样。