tensorflow to ncnn

这里以 https://github.com/GantMan/nsfw_model 为例介绍下怎么把tensorflow2模型转换为ncnn模型。nsfw tf model下载

大体上是tf to mlir to ncnn：

1. 准备好ncnn环境和tensorflow环境（我用的是ncnn-20210720和tf2.3）
2. 编译llvm（包含mlir），步骤看这里：https://github.com/Tencent/ncnn/wiki/build-mlir2ncnn （先不看编译mlir2ncnn部分）
   一定要注意：llvm要checkout 74e6030bcbcc8e628f9a99a424342a0c656456f9这个commit id，mlir2ncnn目前只能在这个llvm版本下正常工作
3. 编译ncnn tools里的mlir2ncn

   cd tools/mlir
   mkdir build
   cd build
   cmake .. -D LLVM_PROJECT_INSTALL_DIR=<path/to/your/llvm_install>
   make
   

4. 把模型目录mobilenet_v2_140_224放到与tf2_to_mlir.py同级，运行python文件，得到mlir模型nsfw.mlir
   注意：model = tf.keras.models.load_model("./mobilenet_v2_140_224", custom_objects={'KerasLayer': hub.KerasLayer})
   这里load的是SavedModel格式，如果你的模型是其它格式，要采取不同的load方式
5. 执行./mlir2ncnn nsfw.mlir nsfw.param nsfw.bin，得到ncnn模型
6. 最好optimize一下，./ncnnoptimize nsfw.param nsfw.bin nsfw-opt.param nsfw-opt.bin 0

额外步骤：

针对本文的模型，第5步转换时会出现问题：tf.Squeeze not supported yet!
这个squeeze操作在param文件152行，tf.Squeeze op_252 1 1 299:12 300:12，我们把它手动修改下：

1. 执行ncnn的extract，看squeeze的输入299:12，是1792 x 1 x 1
2. 所以把152行替换为：Squeeze op_252 1 1 299:12 300:12 0=1 1=1 2=1792
   注：squeeze后实际上是1792，不过和1792 x 1没区别

Reference:

https://zhuanlan.zhihu.com/p/152535430

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