./tensorflow/lite/tools/make/build_aarch64_lib.sh 生成的静态库文件在tensorflow/lite/tools/make/gen/aarch64_armv8-a/lib/libtensorflow-lite.a 参考:https://tensorflow.google.cn/lite/guide/build_arm64?hl=zh-cn 5. 抽取 tflite 的头文件,并打包 cdtensorflow/tensorflow find ./lite -name"*.h...
https://www.tensorflow.org/lite/guide/build_cmake 但是,编译过程中,可能遇到点问题,这里就简单地说一下。 1:下载 tf lite 代码,简单git 就可以了 gitclonehttps://github.com/tensorflow/tensorflow.git tensorflow_src 2:找个放tf lite 项目的目录,比如,路径叫 lite 然后启动 vs2022 的命令行工具 x64 N...
converter=tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_dir)converter.inference_type=tf.lite.constants.QUANTIZED_UINT8input_arrays=converter.get_input_arrays()converter.quantized_input_stats={input_arrays[0]:(0.,1.)}# mean, std_devtflite_model=converter.convert() 对全整型模型,输入是无...
这里我们主要介绍交叉编译 TensorFlow Lite 的实战步骤。因为我们希望最终程序在树莓派上使用,所以我们直接使用 TensorFlow 的 toolchain 配置即可。具体步骤如下: 1. 导入 TensorFlow 库 TensorFlow 的 toolchain 以及 TFLite 相关的源码均存在 github 的仓库之中,于是我们需要使用 Bazel 将其自动下载下来,并继承其配置...
bazel build -c opt --fat_apk_cpu=x86,x86_64,arm64-v8a,armeabi-v7a –host_crosstool_top=@bazel_tools//tools/cpp:toolchain //tensorflow/lite/java:tensorflow-lite 1. 2. 3. 最终会生成一个文件,具体可以查看tensorflow lite官网https://tensorflow.google.cn/lite/guide/build_android ...
8）TensorFlow Lite (#TFLite)用 #TFLite 可以在手机和嵌入式设备上部署模型。如果你看到安卓手机上有检测植物叶子是否有疾病的 APP，或者小型的、具备 AI 技能的机器人，那么它们很有可能使用了 #TFLite。网址是：https://t.co/suCsBIeQz4?amp=1 9）TensorFlowJS这是一个 JavaScript 库，用于在浏览器和 ...
TensorFlow Litehttps://tensorflow.google.cn/lite/guide?hl=zh-cn博主的环境简单介绍如下:python 3.6.5tensorflow-gpu 2.6.2cuda version: 11.2cudnn version: cudnn-11.2-linux-x64-v8.1.1.33主要参考官方文档资料,此文档大部分是有中文版的,更方便去掌握理解,博主这边具体...
TensorFlow Lite is a set of tools that enables on-device machine learning by helping developers run their models on mobile, embedded, and IoT devices. The key features of TensorFlow Lite are optimized for on-device machine learning, with a focus on latency, privacy, connectivity, size, and po...
8)TensorFlow Lite (#TFLite) 用#TFLite 可以在手机和嵌入式设备上部署模型。如果你看到安卓手机上有检测植物叶子是否有疾病的 APP,或者小型的、具备 AI 技能的机器人,那么它们很有可能使用了 #TFLite。 网址是:https://t.co/suCsBIeQz4?amp=1
这是TensorFlow Lite的实验端口,针对微控制器和其他只有千字节内存的设备。它不需要任何操作系统支持,任何标准的C或C ++库或动态内存分配,因此它的设计甚至可以移植到“裸机”系统。核心运行时在Cortex M3上适合16KB,并且有足够的运算符来运行语音关键字检测模型,总共占用22KB。