开发实例：实时图像识别下面我分享一个完整的Python代码，展示怎么在树莓派上用TensorFlow Lite做实时图像识别。import cv2import numpy as npimport tflite_runtime.interpreter as tflite# 加载TFLite模型和标签interpreter = tflite.Interpreter(model_path="model.tflite")interpreter.allocate_tensors()input_details ...
#include "tensorflow/lite/interpreter.h" #include "tensorflow/lite/kernels/register.h" #include "tensorflow/lite/model.h" 加载模型 std::unique_ptr<tflite::FlatBufferModel> model = tflite::FlatBufferModel::BuildFromFile("../model/lstm_1mon_5s.tflite"); 创建解释器 tflite::ops::builtin::...
TensorFlow Lite Model File: 基于 FlatBuffers 的模型文件格式,针对速度和大小进行了优化。 可以将 TensorFlow Lite Model File 部署到 Mobile App ,如上图中所示: JavaAPI: 处于 Android App 中 C++ App 上,方便封装。 C++ API: 加载 TensorFlow Lite Model File,调用解释器(Interpreter)。 上面的这两个库在 ...
// 加载模型tflite::FlatBufferModelmodel(path_to_model);// 构建解释器tflite::ops::builtin::BuiltinOpResolverresolver;std::unique_ptr<tflite::Interpreter>interpreter;tflite::InterpreterBuilder(*model,resolver)(&interpreter);// 如有需要,对输入tensor缩放interpreter->AllocateTensors();// 填充输入ten...
TensorFlow Lite 推理通常遵循以下步骤: 加载模型 转换数据 运行推断 解释输出 importnumpy as npimporttensorflow as tf#加载TFLite模型并分配张量interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="converted_model.tflite") interpreter.allocate_tensors()
jupyter notebook 我们新建一个 detect_picamera.ipynb 文件,读入tflite模型, labels = load_labels('/tmp/coco_labels.txt') interpreter = Interpreter('/tmp/detect.tflite') interpreter.allocate_tensors() _, input_height, input_width, _ = interpreter.get_input_details()[0]['shape'] ...
目前，TFLite 的代码位于 TensorFlow 工程中 "tensorflow/contrib/lite" 文件夹下。文件夹下有若干头/源文件和一些子文件夹。其中，一些比较重要的头文件有：model.h:和模型文件相关的一些类和方法。其中 FlatBufferModel 这个类是用来读取并存储模型内容的，InterpreterBuilder 则可以解析模型内容；Interpreter.h:提供了...
importorg.tensorflow.lite.Interpreter;importorg.tensorflow.lite.experimental.GpuDelegate;// Initialize interpreter with GPU delegateGpuDelegate delegate=newGpuDelegate();Interpreter.Options options=(newInterpreter.Options()).addDelegate(delegate);Interpreter interpreter=newInterpreter(model,options);// Run inferen...
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 mnist 是手写数字图片数据集,包含60000张训练样本和10000张测试样本。 测试集也是同样比例的手写数字数据。每张图片有28x28个...
11月15日,谷歌正式发布了TensorFlow Lite开发者预览版。 TensorFlow Lite 是 Google I/O 2017 大会上的其中一个重要宣布,有了TensorFlow Lite,应用开发者可以在移动设备上部署人工智能。 Google 表示 Lite 版本 TensorFlow 是 TensorFlow Mobile 的一个延伸版本。尽管是一个轻量级版本,依然是在智能手机和嵌入式设备上...