Step2:由ONNX转Tensorflow,得到.pb文件 fromonnx_tf.backendimportprepareimportonnxTF_PATH="tf_model"# where the representation of tensorflow model will be storedONNX_PATH="mobilenet_v2.onnx"# path to my existing ONNX modelonnx_model=onnx.load(ONNX_PATH)# load onnx modeltf_rep=prepare(onn...
import osimport tensorflow as tfimport numpy as npTFLITE_PATH = "./my_model.tflite"example_input = get_numpy_example()print(f"Using tensorflow {tf.__version__}") # make sure it's the nightly buildos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"interpreter = tf.compat.v1.lite.Interpreter...
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,这三个选项都帮不了我。 我在网上搜索了很久之后,...
TensorFlowHub: TensorFlow Hub 是一个经过训练的机器学习模型库,可以进行微调,让用户只需几行代码就能使用像 BERT 这样的模型。Hub 包含适用于不同用例的 TensorFlow、TensorFlow Lite 和 TensorFlow.js 模型,可用于图像、视频、音频和文本处理。 Model Garden:如果现成的预训练模型不适用于用户的应用,那么 TensorFlow ...
Pytorch转tflite方式 目标是想把在服务器上用pytorch训练好的模型转换为可以在移动端运行的tflite模型。 最直接的思路是想把pytorch模型转换为tensorflow的模型,然后转换为tflite。但是这个转换目前没有发现比较靠谱的方法。 经过调研发现最新的tflite已经支持直接从keras模型的转换,所以可以采用keras作为中间转换的桥梁,...
修改输入层尺寸,input_layer = Input(shape=(416, 416, 3)),后续转换为tflite需要固定输入尺寸。不然会报错: 运行 python convert.py yolov3-obj.cfg latest.weights latest.h5 3.环境:TensorFlow2.0 importtensorflow as tf converter= tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model_file('latest.h5') ...
Pytorch转tflite方式 Pytorch转tflite⽅式 ⽬标是想把在服务器上⽤pytorch训练好的模型转换为可以在移动端运⾏的tflite模型。最直接的思路是想把pytorch模型转换为tensorflow的模型，然后转换为tflite。但是这个转换⽬前没有发现⽐较靠谱的⽅法。经过调研发现最新的tflite已经⽀持直接从keras模型的转换，...
二pytoch_model.bin转bert_model.ckpt convert_pytorch_checkpoint_to_tf2.py 三torch.jit【将torch文件转换成C++可调用的文件】 1.1 JIT是什么 JIT 是一种概念,全称是 Just In Time Compilation,中文译为「即时编译」,是一种程序优化的方法,一种常见的使用场景是「正则表达式」 ...
tf2onnx.load_onnx_model用于加载 ONNX 模型。 tf.convert_to_tensor将 ONNX 模型转换为 TensorFlow 格式。 4. 将 TensorFlow 模型转换为 TensorFlow Lite 模型 进行模型转换的下一步是将 TensorFlow 模型转换为 TensorFlow Lite 格式。这一步需要使用 TensorFlow 提供的 TFLiteConverter: ...
onnx-tf convert -i /path/to/input.onnx -o /path/to/output.pb 通过第二步操作就生成了pb模型。 把nchw格式pb模型转换成nhwc格式pb模型 因为pth和onnx模型都是nchw的layout,转换成pb之后layout没有变,而tflite和tensorflow模型是nhwc的layout格式的,所以需要再增加一步转换,把nchw格式pb模型转换成nhwc格式pb...