# go tothislink https://www.tensorflow.org/lite/guide/get_started#4_optimize_your_model_optional # converter.optimizations=[tf.compat.v1.lite.Optimize.DEFAULT]converter.experimental_new_converter=True #Ihad to explicitly state the ops converter.target_spec.supported_ops=[tf.compat.v1.lite.OpsS...
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) 04...
from onnx_tf.backend import prepareimport onnxTF_PATH = "./my_tf_model.pb" # where the representation of tensorflow model will be storedONNX_PATH = "./my_model.onnx" # path to my existing ONNX modelonnx_model = onnx.load(ONNX_PATH) # load onnx model# prepare function converts...
2.环境:Tensorflow2.0,要安装keras模块 .weights转.h5 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.TFLiteConv...
# tell converter which typeofoptimization techniques to use# to view the best optionforoptimization read documentationoftflite about optimization# go tothislink https://www.tensorflow.org/lite/guide/get_started#4_optimize_your_model_optional# converter.optimizations=[tf.compat.v1.lite.Optimize....
在TensorFlow 2.0 中,用来将原始的 TensorFlow 模型格式转换为 TensorFlow Lite 的 Python API 是tf.lite.TFLiteConverter。在TFLiteConverter中有以下的类方法(classmethod): TFLiteConverter.from_saved_model():用来转换SavedModel 格式模型。 TFLiteConverter.from_keras_model():用来转换tf.keras。
转换为Keras模型后，再通过tf.contrib.lite.TocoConverter把模型直接转为tflite.下⾯是⼀个例⼦，假设转换的是⼀个两层的CNN⽹络。import tensorflow as tf from tensorflow import keras import numpy as np import torch from torchvision import models import torch.nn as nn # import torch.nn....
# 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。
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: # 创建 TFLite转换器converter=tf.lite.TFLiteConverter.from_concrete_funct...
一般情况下，我们在训练的时候会使用pytorch、tensorflow或keras（基本算法工程师这几个框架都会用过），我...