其中,TensorFlow Lite Converter 是 TensorFlow 团队开发的一个非常有用的工具,它可以将 TensorFlow 模型转换为 TensorFlow Lite 格式。TensorFlow Lite 是 TensorFlow 的轻量级解决方案,专门针对移动和嵌入式设备进行优化。通过使用 TensorFlow Lite Converter,开发人员可以将训练好的 TensorFlow 模型转换为 TensorFlow Lite 格...
我已经安装了tensorflow 2.3.1,我的ssd_mobile_net_v2_2是从https://tfhub.dev/tensorflow/ssd_mobilenet_v2/2下载的。我想将此模型转换为 tf_lite 版本。我的代码是:但出现错误:tensorflow.lite.python.convert.ConverterError::0:错误:loc(“Func/StatefulPartitionedCall/input/_0”):要求所有操作数和结果具...
转换器(converter), 将TensorFlow模型转换为解释器(interpreter)可用的高效形式,并做了优化以可减小二进制文件的尺寸(当链接所有op时,Lite的二进制包小于300KB,当只包括inceptionV3和MobileNet模型的对应op时,包小于200KB)并提高性能。 部署流程有4个步骤:
模型训练完成后,需要使用 TensorFlow Lite Converter 将模型转换为 TensorFlow Lite 模型。TensorFlow Lite 模型是一个轻量级版本,在准确性方面非常高效,并且占用空间更小。这些属性使 TF Lite 模型非常适合在移动和嵌入式设备上工作。 TensorFlow Lite 转换过程示意图 关于预训练模型的选择部分,TensorFlow Lite 已经支持许...
2)Tensor Flow Lite 转化器(Tensor Flow Lite Converter):将模型转换成Tensor Flow Lite 文件格式的项目。 3)Tensor Flow Lite 模型文件(Tensor Flow Lite Model File):基于Flat Buffers,适配最大速度和最小规模的模型。 模型部署 将TensorFlow Lite 模型文件部署到移动 App 中: ...
在TensorFlow Lite converter上把32位模型的优化设置设为DEFAULT，然后把目标规范支持类型设置为FLOAT16：import tensorflow as tfconverter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_dir)converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]converter.target_spec.supported_types = [tf.lite.constants....
在TensorFlow Lite converter上把32位模型的优化设置设为DEFAULT,然后把目标规范支持类型设置为FLOAT16: import tensorflow as tf converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_dir) converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT] ...
然后训练得出.pb文件,放到指令TFLiteConverter里去实现第二步完整的量化,最后生成tflite模型,实现int8计算。 环境配置 tensorflow 1.31.1 python3.5 代码实战 导入一些需要用到的头文件。 #coding=utf-8 ...
转换模型为 TensorFlow Lite 格式 为了将模型部署到移动设备上,我们需要将它转换为 TensorFlow Lite 格式。这可以通过 TensorFlow 提供的TFLiteConverter工具来完成: converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model) tflite_model = converter.convert()# 保存模型withopen('model.tflite','wb')asf: ...
我们可以根据保存模型的方式来选择转换成TF lite的方式: 1、tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model()(推荐):转换SavedModel View Code 2、tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model():转换Keras模型 View Code 3、tf.lite.TFLiteConverter.from_concrete_functions():转换具体函数 ...