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,...
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: AI检测代码解析 # 创建 TFLite转换器converter=tf.lite.TFLiteConverter.from_concrete_functions([tf_model])# 进行转换tflite_model=converter.convert()# 保存为 TFLite 文件withopen("m...
load(ONNX_PATH) # load onnx model tf_rep = prepare(onnx_model) # creating TensorflowRep object tf_rep.export_graph(TF_PATH)Step3:由.pb得到TFlite import tensorflow as tf TF_PATH = "tf_model" TFLITE_PATH = "mobilenet_v2.tflite" converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(...
# Export model to tensorflow onnx_model = onnx.load(filename_onnx) tf_rep = prepare(onnx_model) tf_rep.export_graph(filename_tf) https://netron.app/工具导入onnx文件,获取图节点输入和输出名称,输入如下命令可获得tensorflow-lite的模型文件。 tflite_convert \ --output_file=my_model.tflite ...
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，...
python convert-tensorflow-to-rknn-pre.py 1. 该脚本读取'./original_model/ssd_mobilenet_v1_coco_2018_01_28/frozen_inference_graph.pb' 模型文件, 使用数据集'./dataset/dataset3.txt', 转换后保存为'./rknn_model/ssd_mobilenet_v1_coco.rknn'文件 ...
onnx_to_keras(onnx_model, ['input'],change_ordering=True)importtensorflowastf# Convert the Keras model to a TensorFlow Lite modelconverter=tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(k_model)tflite_model=converter.convert()# Save the TensorFlow Lite model to a filewithopen('model.tflite','wb...
importtensorflowastfmodel=tf.saved_model.load(tf_model_path)model.trainable=Falseinput_tensor=tf.random.uniform([batch_size,channels,height,width])out=model(**{'input':input_tensor}) TF to TFLite To convert TFSavedModelformat into TFLite models, you can use officialtf.lite.TFLiteConverterclas...
TensorBoard是由Google开发的一个可视化工具,可以用来可视化和调试TensorFlow模型。而Visdom则是由Facebook开发的一个基于Web的可视化工具,可以用来可视化和调试PyTorch模型。 二、TensorBoard的使用方法 1. 安装TensorBoard:在使用TensorBoard之前,需要先安装TensorFlow和TensorBoard。在安装完成TensorFlow之后,可以使用以下命令来安装...