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...
1.模型转换：提供了专门的模型转换工具，如TensorFlow Lite Converter，能够将TensorFlow生成的训练模型方便地转换成TensorFlow Lite的.tflite格式模型，只需几行代码就能搞定，大大降低了在不同平台间部署模型的难度，使得从服务器端训练好的模型可以顺利迁移到移动端等设备上运行。2.模型优化：运用量化技术、剪枝策略等...
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...
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: ...
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 ...
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] ...
TensorFlow Lite 提供了转换 TensorFlow 模型,并在移动端(mobile)、嵌入式(embeded)和物联网(IoT)设备上运行 TensorFlow 模型所需的所有工具。之前想部署tensorflow模型,需要转换成tflite模型。 实现过程 1.不同模型的调用函数接口稍微有些不同 #Converting a SavedModel to a TensorFlow Lite model.converter =lite....
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_frozen_graph( graph_def_file=pb_model_path, input_arrays=["device_0/input_node_name:1"], output_arrays=["device_0/output_node_name"], input_shapes={"device_0/input_node_name:1": [100,16384]} ...