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,...
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,...
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...
Tensorflow不同的版本将安装在不同的虚拟环境中。 1.1 Protobuf 安装 退出虚拟环境,在系统中安装Protobuf。 首先配置protobuf,这样可以使tensorflow运行更快。如果protobuf和libprotobuf没有安装,Tensorflow的性能会被大打折扣。当然,使用pip来安装tensorflow 的时候,会自动安装一个protobuf的版本,但是可能不是很合适。关...
方法1:根据Pytorch的代码,使用Tensorflow重写,得到TFlite; 方法2:在Pytorch上完成训练并保存模型后,利用模型转换工具ONNX,得到TFlite。 不用说,二者的难度不是一个等级的。对于简单一点的模型,方法1还勉强可以接受,而对于目标检测、实例分割等算法,没有个把月的时间,几乎是没办法完成代码转换的。即便完成,能否在Tens...
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 \ --graph_def_file=my_model.pb \ --input_arrays=input.1 \ --output_arrays=497 \ ...
YOLOV3——PyTorch训练TensorFlowLite部署模型转换 主要思路 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。
我从未遇见过真正更喜欢Tensorflow而不是PyTorch的人,我也从未遇到过知道如何在生产中使用PyTorch的人。所以,在工作中,我和团队使用的是Tensorflow。 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...
TensorFlow Serving专注于将模型部署到服务器集群上，支持高并发、高性能的模型服务；而TensorFlow Lite则针对移动设备进行了优化，使得深度学习算法能够在手机、平板等设备上流畅运行。此外，TensorFlow的开源历史较长，许多公司已经建立了一套完整的使用TensorFlow进行开发、训练和部署的流程。这种成熟的生态系统对于追求稳定性...
使用TensorFlow Lite 部署 PyTorch 模型的全面指南 在人工智能领域,PyTorch 和 TensorFlow 都是广泛使用的深度学习框架。当我们训练好一个 PyTorch 模型后,有时我们需要将其部署到移动设备或者嵌入式设备上。这时,TensorFlow Lite 就可以派上用场。本篇文章将带你一步步了解如何将 PyTorch 模型转换并部署为 TensorFlow ...