@文心快码pb转tflite 文心快码 将TensorFlow的.pb(Protocol Buffers)模型转换为.tflite(TensorFlow Lite)模型是一个常见的任务,特别是在需要将模型部署到移动设备或嵌入式设备上时。以下是详细的步骤,包括代码片段,用于将.pb模型转换为.tflite模型: 1. 确认并安装所需工具 首先,确保你已经安装了TensorFlow。你可以...
要将.PB文件转换为TFlite文件,需要找到输入和输出张量。下面是一种常见的方法: 1. 首先,了解.PB文件和TFlite文件的概念: - .PB文件是TensorFlow模型的保存格式,...
""" code by zzg """ import tensorflow as tf import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True with tf.Session() as sess: with open('frozen_inference_graph_resnet.pb','rb') as f: graph_def = tf.GraphDef() gra...
graph_def_file = os.path.join(MODEL_SAVE_PATH,'pb_model','frozen_model.pb') input_arrays = [input_name] output_arrays = [output_name] converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_frozen_graph(graph_def_file, input_arrays, output_arrays) tflite_model = converter.convert() tflite_file = ...
tensorflow PB模型转tflite模型,主要有两种方式,一种是基于命令行的方式,一种是基于代码的方式。以下为代码转换为tflite的方式: import tensorflow as tf in_path = r'./SSD_V1.pb' out_path = r'./ssd.tflite' input_arrays = ["Placeholder_SSD"] ...
Tensorflow模型量化4 --pb转tflite简介，主要讨论模型的量化问题，特别关注了模型转换过程中.pb转.tflite时的uint8量化。与之前探讨的fp16和int8量化有所不同，这里特别涉及了量化中的参数设置。具体步骤包括准备参与量化操作的训练模型，如tensorflow-object-detection API 得到的ssdlite_mobilenet_v2，导出...
本文主要是进行TF-Frozen-pb到TFLite的转换。实现如下: (1)下载工具包 下载链接见参考文档,只用到了Neuropilot_converter_quantizer_package_2.0_2019_07_17工具。 (2)安装 文档中提到了四种方法,这里采用了最简单的pip方法。 ①解压安装包 tar -xf neuropilot_converter_quantizer_package_2.0_2019_07_17.tar.gz...
#转换pb模型到tflite模型 converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_frozen_graph(path, inputs, outputs) converter.post_training_quantize = True tflite_model = converter.convert() #yolov3-tiny_160000.tflite这里改成自己想要保存tflite模型的地址即可 open("yolov3-tiny_160000.tflite", "wb").write...
我有一个训练后保存为 pb 文件的模型,我想使用 tensorflow mobile,使用 TFLITE 文件很重要。问题是我在谷歌搜索转换器后发现的大多数示例都是终端或 cmd 上的命令。您能否与我分享一个使用 python 代码转换为 t...
5. pb转tflite AI检测代码解析 tflite_convert --graph_def_file=/tmp/output_graph.pb \ --output_file=/tmp/output_graph.tflite \ --input_format=TENSORFLOW_GRAPHEDF \ --output_format=TFLITE \ --input_shape=1,299,299,3 \ --input_array=Placeholder \ ...