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...
这三种格式的模型,都可以通过TFLite Converter导出为 .tflite 的模型文件,用于安卓/ios/嵌入式设备的serving。 在tensorflow 2.0中,推荐使用SavedModel进行模型的保存,所以keras默认导出格式是SavedModel,也可以通过显性使用 .h5 后缀,使得保存的模型格式为HDF5 。 此外其他low level API,都支持导出为SavedModel格式,...
tflite_model=converter.convert()#Converting a tf.Keras model to a TensorFlow Lite model.converter =lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model) tflite_model=converter.convert()#Converting ConcreteFunctions to a TensorFlow Lite model.converter =lite.TFLiteConverter.from_concrete_functions([func]) tf...
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model) tflite_model = converter.convert() open("./save/converted_model.tflite", "wb").write(tflite_model) 1. 2. 3. 这是就可以在save文件夹中找到保存的tflite文件了。 之后是AndroidStudio部分: 1.新建一个工程 2.修改build.gradle,添加以...
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....
tflite_model = converter.convert() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 2. 完整的实现 import tensorflow as tf saved_model_dir = './mobilenet/' converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_dir) converter.experimental_new_converter = True ...
import tensorflow as tf tf.enable_eager_execution() saved_model_dir = 'inference_graph/saved_model/' converter = tf.contrib.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_dir,input_arrays=input_arrays,output_arrays=output_arrays,input_shapes={"image_tensor": [1, 832, 832, 3]}) ...
import tensorflow as tfconverter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_dir) tflite_model = converter.convertopen("converted_model.tflite", "wb").write(tflite_model) 开发者可以用类似的方法转换TensorFlow 2.0模型,虽然也能用命令行进行转换,但是仍推荐用Python API进行转换。
3tflite_quantized_model=converter.convert() 4open(“quantized_model.tflite”, “wb”).write(tflite_quantized_model) 我们提供了教程详细介绍如何执行此操作。将来,我们的目标是将这项技术整合到通用的TensorFlow工具中,以便可以在TensorFlow Lite当前不支持的平台上进行部署。