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,...
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...
import osimport tensorflow as tfimport numpy as npTFLITE_PATH = "./my_model.tflite"example_input = get_numpy_exampleprint(f"Using tensorflow {tf.__version__}") # make sure it's the nightly buildos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"interpreter = tf.compat.v1.lite.Interpreter(mo...
# 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 ...
Step3:由.pb得到TFlite importtensorflowastfTF_PATH="tf_model"TFLITE_PATH="mobilenet_v2.tflite"converter=tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(TF_PATH)converter.optimizations=[tf.lite.Optimize.DEFAULT]tf_lite_model=converter.convert()withopen(TFLITE_PATH,'wb')asf:f.write(tf_lite_model) ...
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') ...
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: ...
implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:1.15.0' implementation 'org.tensorflow:proto:1.15.0' 1. 2. 模型转化 对于keras或者用model建立的模型,有直接的转化函数,对于sess建立的模型(计算图),有很多方法不再适用。我尝试了一种是可以使用的:
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...
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...