3. 使用TensorFlow Lite Converter进行转换 TensorFlow提供了一个TFLiteConverter类,可以用于将TensorFlow模型转换为TensorFlow Lite模型。以下是一个简单的示例代码,展示如何进行转换: python import tensorflow as tf # 加载pb模型 graph_def_file = "path/to/your/model.pb" input_arrays = ["input"] # 替换为你...
tflite_model = converter.convert() open(out_path, "wb").write(tflite_model) tensorflow PB转tflite模型API如下图所示,详细见参考连接 参考连接: https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/lite/g3doc/r1/convert/python_api.mdgithub.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorf...
convert() open("uint8.tflite", "wb").write(tflite_uint8_model) 4.2方法二:利用TOCO toco --graph_def_file ./frozen_inference_graph.pb --output_file test.tflite --input_format=TENSORFLOW_GRAPHDEF --output_format=TFLITE --inference_type=QUANTIZED_UINT8 --input_shape='1,300,300,3' -...
本篇博文打算从TFlite的案例代码切入，从代码的Optimize选项展开讲TFLite背后Quantization的PTQ，QAT技术等...
下面是一个示例代码,演示了如何找到输入和输出张量并将.PB文件转换为TFlite文件: 代码语言:txt 复制 import tensorflow as tf import tensorflow.lite as tflite # 加载.PB文件并创建TFlite转换器 pb_file = 'path/to/your/model.pb' graph_def = tf.compat.v1.Gra...
import tensorflow as tf path="output_graph.pb" inputs=["Placeholder"] classes=["final_result"] converter = tf.contrib.lite.TocoConverter.from_frozen_graph(path, inputs, classes) tflite_model=converter.convert() open("output_graph.tflite","wb").write(tflite_model) ...
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，导出为.frozen_inference_graph.pb文件。获取模型的输入输出节点，通常通过模型解析过程来确定。量化阶段通常包括使用工具如TFLiteConverter或TOCO，以及特别关注uint8量化时的参数。重点在于参数设置：1. ...
pb模型转tflite模型 将pb模型加载tf.lite.TFLiteConverter.from_frozen_graph() 对模型进行转换converter.convert() 将转换 后的结果保存在文件 defpb_to_tflite(input_name, output_name): graph_def_file = os.path.join(MODEL_SAVE_PATH,'pb_model','frozen_model.pb') ...
tflite_model = tf.contrib.lite.toco_convert(frozen_graph_def, input_tensors, output_tensors) 如果您不知道图表的输入/输出 如果您没有定义图表,就会发生这种情况,例如。你从某个地方下载了图表或者使用了像 tf.estimators 这样的高级 API 来隐藏图表。在这种情况下,您需要在调用 toco 之前加载图形并四处...
--output_file=converted_model.tflite \ --output_format=TFLITE \ --inference_type=FLOAT \ --inference_input_type=FLOAT \ --input_arrays=图中的输入 name\ --output_arrays=图中的输出 name\ --input_shapes=输入图的shape\ --partial_quant=true ...