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.tf
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 ...
#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::...
// 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...
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...
# Load the TFLite model in TFLite Interpreter tflite_file_path = "./classifyMode/model.tflite" interpreter = tf.lite.Interpreter(tflite_file_path) interpreter.allocate_tensors() img = cv2.imread('./classifyData/dog/dog001.jpg')
tensorflowlite解释器手机下载 此博客链接: 1.背景 项目综合实践老师布置了一个作业,要在MINST数据集上实现图像数字分类问题,需要安装python和tensorflow。 2.准备 下载python,官方链接:https://www.python.org/downloads/release/python-364/。选择合适的版本。
在Android Studio中,首先需要创建一个TensorFlow Lite的Interpreter对象,用于执行模型推理。然后,根据模型的输入和输出数据类型创建相应的张量(Tensors)。例如: Interpreter tflite = new Interpreter(loadModelFile()); // 加载模型文件 float[][] input = new float[1][inputSize]; // 输入数据 float[][] ...
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()