TFLite模型終極開盲盒來啦！

大家好！前兩期的內容，不知道大家是不是都已經體驗過了呢~（TFLite模型的開盲盒體驗 |TFLite模型的開盲盒體驗之編輯模型 ）

上期小編帶著大家從源碼開始編譯了一個叫做flatc的小工具。可以用來實現對于TFLite模型格式的解析與生成。然后也帶著大家，手動編輯了以下json文件，為模型添加了一個新的輸出節點：       

相信大家一定不想僅僅局限于手動編輯吧？那小編就滿足大家的好奇心，繼續給大家看看如何利用python腳本進行自動化編輯，用代碼的方式，編譯TFLite模型。

在開始前，先給大家介紹一下何謂JSON格式：

JSON（JavaScript  Object Notation）是一種輕量級的數據交換格式，基于JavaScriptJSON（JavaScript Object  Notation）是一種輕量級的數據交換格式，基于JavaScript編程語言的一個子集。它的主要優點包括：

◆ 數據格式簡單，易于讀寫

◆ 格式已壓縮，占用帶寬小

◆ 易于解析，客戶端JavaScript可通過eval ()進行JSON數據的讀取

◆ 支持多種語言，包括ActionScript, C, C#, ColdFusion, Java, JavaScript, Perl, PHP,      Python, Ruby等服務器端語言，便于服務器端的解析

◆ PHP-JSON和JSON-PHP已經存在PHP領域，偏于PHP序列化后的程序直接調用，PHP服務器端的對象、數組等能直接生成JSON格式，便于客戶端的訪問提取

◆ JSON格式可直接為服務器端代碼使用，極大簡化了服務器端和客戶端的代碼開發量，且完成任務不變，并易于維護

與此同時，JSON也存在一些不足：

◆ 沒有XML格式推廣和使用的廣泛性，沒有XML的通用性

◆ 目前在Web Service中推廣還屬于初級階段

好啦！書歸正傳，我們在使用python進行處理時就需要用到json庫，使用方式很直接，同時為了保證都進來的json文件中的元素不會被打亂順序，需要用到OrderedDict：

接下來就是將json文件讀取進來：

不過，此時直接進行讀取，會報錯：

這是因為flatc轉換出來的json文件不太符合標準，需要進行一下修改：

這樣一來，就可以成功打開了：

獲取模型輸出：

可以看到果然是我們上次所修改的0和11：

現在我們就可以直接進行修改，將輸出變回去，只有一個0作為輸出：

重新保存json文件：

利用flatc工具導出tflite格式，模型會保存成cifar10_new.tflite：

使用模型可視化工具將模型打開：

再檢查下模型輸入輸出參數：

轉換成功！這樣我們就可以通過編寫python腳本更加靈活的對TFLite格式文件進行處理。當然實際上是利用python的json庫對json文件進行處理，間接實現改造TFLite文件的目的。

至此，全部TFLite模型的開盲盒體驗就完結了。希望大家發揮想象，使TFLite模型成為自由可編輯的模型格式！加油！

開盲盒第一篇：TFLite模型的開盲盒體驗 http://www.104case.com/article/202405/458552.htm

開盲盒第二篇：TFLite模型的開盲盒體驗之編輯模型 http://www.104case.com/article/202405/458554.htm