TensorFlow Lite是Google开发的一个轻量级深度学习框架,旨在将TensorFlow模型部署到移动和嵌入式设备上。它支持多种类型的设备,包括智能手机、平板电脑、嵌入式设备等。TensorFlow Lite具有以下特点: 支持多种设备:TensorFlow Lite可以运行在Android、iOS、Linux、Raspberry Pi covalime3.com等多种设备上。 轻量级:TensorFlow ...
ONNX Runtime和TensorFlow Lite各有优势,选择哪个工具取决于具体的应用场景和需求。如果需要在多种硬件和软件平台上部署和运行模型,ONNX Runtime可能是更好的选择。而如果主要关注移动设备和嵌入式设备的性能优化,TensorFlow Lite可能更适合。
TF2ONNX 将TensorFlow 模型转换为 ONNX,从而将 TensorFlow 训练后的模型引入支持 ONNX 的系统。 然而TF2ONNX 有一些局限(v1.5.5,即开始开发 TFLite2ONNX 的时候),例如不支持 TensorFlow 2.0 或量化。将_易变_的 TensorFlow 模型转换为 ONNX 的工作量很大。并且,由于量化在深度学习部署中扮演着越来越重要的角...
应用场景: tflite模型到ONNX模型的转换适用于以下场景: 跨框架部署:当需要在不同的深度学习框架之间共享和部署模型时,可以使用tflite到ONNX的转换。 模型迁移:当需要将已经在TensorFlow Lite中训练好的模型迁移到其他框架时,可以先将tflite模型转换为ONNX模型,再进行后续的转换和部署。 模型优化:通过将tflite模型转...
https://netron.app/工具导入onnx文件,获取图节点输入和输出名称,输入如下命令可获得tensorflow-lite的模型文件。 tflite_convert \ --output_file=my_model.tflite \ --graph_def_file=my_model.pb \ --input_arrays=input.1 \ --output_arrays=497 \ ...
做模型部署边缘设备的时候,我们经常会遇到特定格式的要求。但常见的onnx2tf很多时候都不能满足我们的要求。因此,记录一下我的操作过程。 1. 环境:(linux18.04) # Name Version Build Channel _libgcc_mutex 0.1 main defaults _
TensorflowLite官网,很好的学习文档AndroidStudio工具安装教程TensorflowLite相关案例项目Github 3.Method: 3.1 本文以tensorflow代码为例子(pytorch代码同理,格式为pt),粉丝提供的代码是使用keras代码在Kaggle写的一个猫狗识别python脚本。 首先要做的是通过保存训练好的模型,并将其转换为tflite格式。
TF2ONNX将TensorFlow模型转换为 ONNX,从而将 TensorFlow 训练后的模型引入支持 ONNX 的系统。 然而TF2ONNX 有一些局限(v1.5.5,即开始开发TFLite2ONNX的时候),例如不支持TensorFlow 2.0或量化。将/_易变/_的 TensorFlow 模型转换为 ONNX 的工作量很大。并且,由于量化在深度学习部署中扮演着越来越重要的角色。
基于这些需求，谷歌开发并开源了 MediaPipe 项目。除了上述的特性，MediaPipe 还支持 TensorFlow 和 TF Lite 的推理引擎（Inference Engine），任何 TensorFlow 和 TF Lite 的模型都可以在 MediaPipe 上使用。同时，在移动端和嵌入式平台，MediaPipe 也支持设备本身的 GPU 加速。MediaPipe 专为机器学习（ML）从业者而设计...
除此之外,还有一些深度学习框架有自己的专用部署服务:比如TensorFlow自己提供的部署服务:TensorFlow Serving、TensorFlow Lite,pytorch自己提供的部署服务:libtorch。 本文主要是针对这些不同的部署工具做一个简单的分析,对比一下各家不同的部署工具到底有哪些优势和不足之处,方便大家在做部署的时候能够找到适合自己的项目的...