importosimporttensorflowastfimportnumpyasnpTFLITE_PATH="./my_model.tflite"example_input=get_numpy_example()print(f"Using tensorflow {tf.__version__}")# make sure it's the nightly build os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1"interpreter=tf.compat.v1.lite.Interpreter(model_path=TFLITE_PAT...
现在剩下要做的就是把它转换成 TensorFlow Lite。 将TensorFlow 转换到 TensorFlow Lite 这就是事情对我来说非常棘手的地方。据我所知,TensorFlow 提供了 3 种方法来将 TF 转换为 TFLite:SavedModel、Keras 和具体函数。可是我不太熟悉这些选项,但我已经知道 onnx-tensorflow 工具导出的内容是一个冻结的图,所以,...
tflite_model=converter.convert() open("latest.tflite","wb").write(tflite_model) 生成后验证是否正确识别即可
pytorch模型转tensorflow的pb文件 pytorch训练操作方便,tensorflow部署上线效果好,所以就有模型转化这个需求。 1.首先新建一个py脚本 # 导入torch训练时的模型类from**importYourTorchModel 2.导入工具包 # onnx-tf要求tensorflow==2.2.0 # onnx-tf==1.6 import torch import torch.nn as nn import torch.onnx i...
这个库可以说相当糟糕。应该有人见过 "tf.slim," "tf.lite," "tf.keras," “tf.contrib.layers”和"tf.train.estimator"全在同一个地方吧。当我看到这种重复的功能和糟糕的文档时,我觉得这是组织/领导的问题。 最后,有人对帖主问道:你究竟为什么要从Pytorch切换到TF 2.0?
将TensorFlow 版本的 BERT 模型转换为 PyTorch 版本的 BERT 模型的脚本 tensorflow转tflite,环境:windows 10CUDA 10.1cudnn 7.6.4tensorflow-gpu 2.1androidstudio 3.6基本都是目前比较新的环境。因为tensorflow2.0后,我特别喜欢使用keras自定
用于存储已在各种框架之间相互转换的模型的存储库。支持的框架有TensorFlow、PyTorch、ONNX、OpenVINO、TFJS、TFTRT、TensorFlowLite(Float32/16/INT8)、EdgeTPU、CoreML。 - KangChou/PINTO_model_zoo
介绍一种转换工具,可将YOLO v3暗网权重转换为TF Lite模型(YOLO v3 PyTorch> ONNX> TensorFlow> TF Lite)和TensorRT模型(dynamic_axes分支)。先决条件python3 torch==1.3.1 torchvision==0.4.2 onnx==1.6.0 onnx-tf==1.5.0 onnxruntime-gpu==1.0.0 tensorflow-gpu==1.15
将训练好的.pt文件转换为keras的.h5文件,再将.h5文件转换为.tflite文件。 步骤: 1.环境:PyTorch1.0以上(其他版本也可以,主要是适配下面的开源代码) .pt转weights下载后在文件内添加pt_to_weights.py。 from models import * model = Darknet("cfg/yolov3-obj.cfg") ...
PyTorch → ONNX → TensorFlow → TFLite 测试 为了测试转换后的模型,我生成了一组大约 1000 个输入张量,并为每个模型计算了 PyTorch 模型的输出。这个集合后来被用来测试每个转换后的模型,方法是通过一个平均误差度量,在整个集合中将它们的输出与原始输出进行比较。在相同的输入下,平均误差反映了在相同的输入下,...