bazel build -c opt --config=mkl //tensorflow/lite:tensorflowlite 编译好之后在\\bazel-out\\x64_windows-opt\\bin\\tensorflow\\lite文件下可以找到tensorflowlite.dll和tensorflowlite.dll.if.lib,这就是我们需要的tensorflow动态库文件。 FLex编译步骤: 并不是所有的模型都能转Lite格式,默认的Lite只支持少量...
7. 编写 cmake 文件 #注意:如果工程有依赖库的话,ADD_EXECUTABLE指令要放在LINK_DIRECTORIES指令之后,# 不然会报错:Linking C executable main# /usr/bin/ld: cannot find -lhello# collect2: ld 返回 1#1) 设置 cmake 的最低版本cmake_minimum_required(VERSION3.10)#2) 设置 project 名称project(tflite_t...
tensorflow lite的C语言例子 tensorflow有c++接口吗 首先,我觉得这是一个比较DT的活,因为,tensorflow支持最好的编程语言应该是python(应该说大部分深度学习框架支持的最好的语言都是Python),tensorflow的底层说是C/C++编写的,但是,感觉它对C/C++真的很不友好,有关Python的资料一查一大把,有关C/C++的一查寥寥无几...
由于我这里要编译的是 _c 库,所以我可以直接指向 c 目录创建项目,具体命令如下 cmake G:/tensorflow_src/tensorflow/lite/c 静待完成即可,缺库,cmake会自己去下库,中间可能要卡很久,因为它在用git 下库。 但是,这里有个很严重的问题是,此目录下的 CMakeList 文件里面有一处代码错误,导致 tensorflowlite_c ...
我们知道TensorFlow可以在多个平台上运行,从机架式服务器到小型IoT设备。但是随着近年来机器学习模型的广泛使用,出现了在移动和嵌入式设备上部署它们的需求,而TensorFlowLite 允许设备端的机器学习模型的低延迟推断。 飞凌OK1052-C开发板以高性能处理器i.MXRT1052作为硬件躯体,再用tensorflow_lite武装软件大脑,也搭上了开...
打开E:\tensorflow-2.3.1\bazel-out\x64_windows-opt\bin\tensorflow\lite\c路径即可得看到tensorflowlite_c.dll和tensorflowlite_c.dll.if.lib两个文件。这里个文件即为我们最终的结果。 2.3 抠出头文件 光有dll和lib还不够,我们还需要头文件才能在c++代码里面引用。最简单的方法是直接将整个tensorflow源码根路径...
lite/tools/make/download_dependencies.sh % configure tensorflowlite installation python ./configure.py % build the dynamic library bazel build -c opt //tensorflow/lite:tensorflowlite.dll % it might be necessary to provide python path if it's not picked up automatically bazel bu...
TensorFlow Lite是为了解决TensorFlow在移动平台和嵌入式端过于臃肿而定制开发的轻量级解决方案,是与TensorFlow完全独立的两个项目,与TensorFlow基本没有代码共享。TensorFlow本身是为桌面和服务器端设计开发的,没有为ARM移动平台定制优化,因此如果直接用在移动平台或者
Tensorflow Lite官方在移动端提供了官方编译好的库,我们直接拿来用就好。Tensorflow在Linux平台与Mac平台下编译也非常轻松,基本不会遇到太多问题(据说Google内部只用Linux与Mac)。但是在Windows下编译真是一波三折,好在已经编译成功了,记录一下Windows 10下Tensorflow Lite编译过程,帮助一下跟我一样被Tensorflow折腾的不行...
TensorFlow Lite 提供了 C ++ 和Java两种类型的API。无论哪种 API 都需要加载模型和运行模型。 而TensorFlow Lite 的 Java API 使用了 Interpreter 类(解释器)来完成加载模型和运行模型的任务。后面的例子会看到如何使用 Interpreter。 四. TensorFlow Lite + mnist 数据集实现识别手写数字 ...