TFLite 模型下载 链接。 开始前,先安装 TensorFlow 和 TFLite 包。 # 安装 tensorflow 和 tflite pip install tensorflow==2.1.0 pip install tflite==2.1.0 执行python -c "import tflite" 命令检查 TFLite 包是否安装成功。 导入必要的包
手动:使用tf.keras.Model.save_weights 使用TFLite导出 Image 官网的图也正好对应了保存TFLite的3种方式: tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model()(推荐):转换 SavedModel。 tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model():转换 Keras 模型。 tf.lite.TFLiteConverter.from_concrete_functions():转换具体函数。
tflite模型在CPU和NNAPI上输出不同的预测是因为它们使用不同的计算方式。在CPU上,模型推理是通过软件实现的,而在NNAPI上,模型推理是通过硬件加速器实现的。由于硬件加速器具有更强大的计算能力和专门优化的神经网络计算功能,因此在NNAPI上进行推理通常比在CPU上更快。 对于tflite模型在CPU和NNAPI上输出不同的预...
2、ckpt转tflite pb模型 通过/models/research/object_detection/export_tflite_ssd_graph.py得到tflite_graph.pb模型,参数与export_inference_graph.py类似 3、tflite pb转tflite (1)直接转换 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 defconvertToLite_normal(): graph_def_file=r'E:\AI\...\tflite_graph.pb'; ...
准备模型 版本问题 精度问题 加载tflite模型 编译模型 在python上运行模型进行测试 加载输入数据 运行四连 优化(Autotune) 注: 前言 TVM的编译与优化主要有两种方法,一种是通过tvmc命令行,另一种是通过python。 tvmc编译出来的模型,在后面c++推理的时候读取不进来,可能是我使用的c++方法与tvmc的模型对应不上导致的...
将BERT模型转换为TFLite可以使其在资源受限的设备上运行,提高推理速度和效率。下面是转换BERT模型为TFLite的步骤: 导入BERT模型:首先,需要导入已经训练好的BERT模型。可以使用TensorFlow提供的预训练模型,也可以自行训练。 转换为TensorFlow Lite模型:使用TensorFlow提供的转换工具,将BERT模型转换为TFLite模型。这可以通过使...
TFlite之模型量化 发表于2023-04-17 10:04:52 0 3583 1 1 简介 1.1 什么是模型量化? 简单来说:模型量化(Model Quantization)就是通过某些方法将浮点模型转为定点模型。 一般通过Tensorflow、PyTorch、Caffe等工具训练出的模型权重等都是float32类型,其模型精度较高但模型尺寸较大,在一些内存受限的场景,需要尽量...
tflite 做的优化(针对安卓、移动设备) 用Flatbuffer序列化模型文件,这种格式磁盘占用少,加载快 量化。这个特性是可以开关的,可以把float参数量化为uint8类型,模型文件更小、计算更快。 剪枝、结构合并和蒸馏, tflite在转换时确实进行了结构调整。但是这个特性没有很多人讲,有可能这方面tflite做的不是很多。
tflite模型推理 模型输入的预处理 这个预处理其实就是模型训练阶段的预处理流程,和它对齐就好,特征工程 常见的一些预处理包括了: 图像的resize处理,满足指定的大小 归一化操作:数据归一化是指数据减去对应维度的最小值除以维度最大值减去维度最小值,这样做可以将数值压缩到[0,1]的区间。公式:(xi−min(x))/(...
一、tflite文件格式 Tflite文件由tensorflow提供的TOCO工具生成的轻量级模型,存储格式是flatbuffer,它是google开源的一种二进制序列化格式,同功能的像protobuf。对flatbuffer可小结为三点。 1.内容分为vtable区和数据区,vtable区保存着变量的偏移值,数据区保存着变量值; ...