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...
将保存的.pb模型转换为TFLITE可以通过TensorFlow提供的工具来完成。 要将.pb模型转换为TFLITE,可以按照以下步骤进行操作: 导入所需的库和模块: 代码语言:txt 复制 import tensorflow as tf 加载.pb模型: 代码语言:txt 复制 graph_def = tf.compat.v1.GraphDef() with tf.io.gfile.GFile('path/to/model.pb...
.get_output_arrays() # 转换为TFlite模型 converter.allow_custom_ops = True # 如果使用了自定义操作,需要设置为True tflite_model = converter.convert() # 保存TFlite模型 tflite_file = 'path/to/your/model.tflite' with tf.io.gfile.GFile(tflite_file, ...
注意:从TensorFlow 2.x开始,from_frozen_graph方法已经被标记为过时,建议使用from_saved_model或from_concrete_functions。但由于你的模型是.pb格式,这里我们仍然使用from_frozen_graph。 4. 保存转换后的TFLite模型 将转换后的TFLite模型保存到文件中。 python # 保存TFLite模型到文件 with open('model.tflite',...
inputs=["one"]outputs=["two"]h5_to_pb(h5_model,'./tflite_model','yourname.pb')#转换pb模型到tflite模型converter=tf.lite.TFLiteConverter.from_frozen_graph('./yourname.pb',inputs,outputs)converter.post_training_quantize=Trueconverter.target_ops=[tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS,tf.lite....
read()) tflite_model = tf.contrib.lite.toco_convert(frozen_graph_def, input_tensors, output_tensors) 如果你有非冻结的 graphdef 并且知道输入和输出 然后你必须加载会话并在调用 toco 之前先冻结图形: path_to_graphdef_pb = '...' g = tf.GraphDef() with open(path_to_graphdef_pb, 'rb...
"input_arrays=["input"]output_arrays=["MobilenetV2/Predictions/Softmax"]converter=tf.lite.TFLiteConverter.from_frozen_graph(graph_def_file,input_arrays,output_arrays)tflite_model=converter.convert()open("0318_log_v2_035_mobilenet/0318_v2_035_float_mobilenet.tflite","wb").write(tflite_model)...
--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 ...
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') ...