代码展示如何使用Tensorflow Lite解释器读取.tflite文件。 import numpy as np import tensorflow as tf # 加载模型并分配张量 interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="converted_model.tflite") interpreter.allocate_tensors() # 获取输入
# 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') plt.imshow(img) plt.show() img_n = img.transpose(2, ...
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1"interpreter=tf.compat.v1.lite.Interpreter(model_path=TFLITE_PATH)interpreter.allocate_tensors()input_details=interpreter.get_input_details()output_details=interpreter.get_output_details()interpreter.set_tensor(input_details[0]('index'),example_input)interpreter...
protectedInterpreter tflite;tflite=newInterpreter(loadModelFile(activity)); GitHub上的TensorFlow Lite示例 (https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/lite/java/demo/app/src/main/java/com/example/android/tflitecamerademo/ImageClassifier.java) 中有一个辅助函数。只需确保getMode...
import tflite_runtime.interpreter as tflite interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path=args.model_file) 换成: interpreter = tflite.Interpreter(model_path=args.model_file) 运行图像分类模型 选取TensorFlow Example的图片,执行以下命令: $ python label_image.py -m mobilenet_v1_1.0_224_quant.tflite...
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()
下载tflite或者tensorflow(如果不在乎空间大小可以将tensorflow完全下载下来) 在树莓派上部署只需要做模型的推断,即前向传播即可: import numpy as np import tensorflow as tf # Load the TFLite model and allocate tensors. interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="converted_model.tflite") ...
这将生成一个优化的TensorFlow Lite模型,非常适合在Android设备上运行。 在Android Studio中集成: 接下来,需要将优化后的模型集成到Android应用程序中。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...
1.安装TensorFlow Lite 解释器 TensoFlow Lite Python 快速入门 按照指示直接安装TensorFlow解释器 pip3 install https://dl.google.com/coral/python/tflite_runtime-2.1.0.post1-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl 安装完在终端打开python3输入 import tflite_runtime.interpreter as tflite ...
首先,您需要在Android项目中引入TensorFlow Lite依赖项。在您的build.gradle文件中添加以下代码: dependencies { implementation ‘org.tensorflow0.0.0-nightly’} 然后,您可以使用以下代码加载模型并进行推理操作: import org.tensorflow.lite.Interpreter;import org.tensorflow.lite.InterpreterFactory;import org.tensorflow...