继TFlite 源码分析一 进一步分析TFLite在推理时的源代码 2. 源代码分析 TFlite主要由转换Converter和解析interpreter组成, 顾名思义, 转换是转换成tflite模型,同时完成优化和量化, 解析主要是高效执行推理,完成在端侧设备上进行计算。 tflite TFlite依靠谷歌大腿(技术强劲)在端侧和云侧有广泛的应用场景,在移动端推...
xxx.tflite模型推理 Python API Todo C++ API 参考TensorFlow的官方教程 https://www.tensorflow.org/lite/guide/inference?hl=zh-cn#在_c_中加载并运行模型 官方教程提供了cpp教程还有一个minimal.cc的例子可以参考(运行编译时不一定要选取最新的版本v2.4.0,在CMake中添加CXX11) 需要注意的是cpp版本的inference,...
首先说一下tflite模型,可以通过toco工具将tensorflow pb模型转成tflite。如果想看tflite里面的内容,可以通过flatc工具来达到目的。 flatc解析flatbuffer时,需要依赖对应的schema,这个schema类似与protobuf的proto文件,用来定义数据封装格式的。我们从tensorflow里面找到这个schema,位置大概在tensorflow/lite/schema里面,有一个...
通过了解C对象的形状,开发人员可以更好地理解和处理TFLite输出的数据。 在云计算领域,TFLite是一种轻量级的TensorFlow模型推理引擎,适用于移动设备和嵌入式系统。它可以将训练好的TensorFlow模型转换为适用于移动端的模型,并提供高效的推理能力。TFLite输出的C对象形状信息对于移动端应用开发和嵌入式系统集成非常...
而本章记录下使用 C++ 进行佩奇检测模型推理的过程,本篇分为两个部分。首先是在 PC 端使用 C++ 加载 tflite 模型进行测试,然后再交叉编译到飞腾派上。 参考资料: [Real-Time Pose Detection in C++ using Machine Learning with TensorFlow Lite] [Tensorflow 1 vs Tensorflow 2 C-API] 工作流程 代码的开发...
在TFLite推理过程中,我们可以采用一些优化技术来提高模型的性能和效率。例如,我们可以使用量化(quantization)技术将浮点数模型转换为定点数模型,从而减小模型的大小和内存占用。此外,还可以使用硬件加速器(如GPU、TPU等)来加速模型推理。 在TFLite中,我们可以使用TFLite Converter的一些选项来应用这些优化技术。例如,可以...
使用TFLite 推理 在量化模型上运行 TFLite 推理: tflite_res = run_tflite_model(tflite_model_buf, data) tflite_pred = np.squeeze(tflite_res).argsort()[-5:][::-1] TVM 编译和推理 用TFLite-Relay 解析器将 TFLite 预量化计算图,转换为 Relay IR。注意,预量化模型的前端解析器调用与...
上次我没有时间研究如何在使用C的CPU上更快地进行推理，我只是将所有内容导出为Python库并在那里运行它...
在量化模型上运行 TFLite 推理: tflite_res=run_tflite_model(tflite_model_buf,data)tflite_pred=np.squeeze(tflite_res).argsort()[-5:][::-1] TVM 编译和推理 用TFLite-Relay 解析器将 TFLite 预量化计算图,转换为 Relay IR。注意,预量化模型的前端解析器调用与 FP32 模型的前端解析器调用完全相同...
移动端深度学习部署:TFlite,tflite是谷歌自己的一个轻量级推理库。主要用于移动端。使用的思路主要是从预训练的模型转换为tflite模型文件,拿到移动端部署。源模型可以来自tensorflow的savedmodel或者frozenmodel,也可以来自keras。