将TensorFlowJS MobileNet + KNN保存到TFLite
将TensorFlowJS MobileNet + KNN保存到TFLite
提问于 2021-01-23 21:29:55
我在MobileNet逻辑的基础上使用TensorFlowJS训练了一个KNN。
我想知道如何将MobileNet + KNN的结果导出到TFLite模型。
const knn = knnClassifier.create()
const net = await mobilenet.load()
const handleTrain = (imgEl, label) => {
const image = tf.browser.fromPixels(imgEl);
const activation = net.infer(image, true);
knn.addExample(activation, label)
}回答 1
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发布于 2021-01-24 04:55:39
1.保存模型
保存模型--此示例将文件保存到本机文件系统，或者如果需要将其保存在其他地方，则检查文献资料。
await model.save('file:///path/to/my-model');在这一步之后，您应该有一个JSON文件和一个二进制权重文件。
2.将TensorFlow.js层模型转换为保存的模型格式
tfjs_model.json是从上一步获得的model.json路径，saved_model是要保存SavedModel格式的路径。
您可以阅读更多有关使用来自TensorflowJS的这里转换器的信息。
tensorflowjs_converter --input_format=tfjs_layers_model --output_format=keras_saved_model tfjs_model.json saved_model3.从SavedModel格式到TFLite格式的转换
从SavedModel格式转换为TFLite是作为根据文件进行此操作的推荐方法。
import tensorflow as tf
# Convert the model
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_dir) # path to the SavedModel directory
tflite_model = converter.convert()
# Save the model.
with open('model.tflite', 'wb') as f:
f.write(tflite_model)页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/65864603
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