昨天已经使用tflite测试了训练后量化，所以今天主要来看一下训练时量化时怎么做的。...注意一下这里使用了tensorflow中的变量重用函数，方便的控制在测试阶段不使用Dropout。...代码如下： # 使用原始的checkpoint进行预测 def origin_predict(): mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/"...print(correct / len(labels)) print((end_time - start_time)) # 使用tflite进行预测 def...附录 Tensorflow-Lite官方文档：https://tensorflow.google.cn/lite Tensorflow后量化官方实例：https://github.com/tensorflow
} else { denyFiles += name + "\\r"; } } 这个地方就是将一个Stream转换为...原来是在执行Read()函数之前调用了MD5File.Check函数，而这个函数也是将上传的文件流作为参数传入，在内也执行了Read()函数实现将Stream转换为byte[]。
中文官方地址我放附录了，我们理解为这个框架可以把我们用tensorflow训练出来的模型转换到移动端进行部署即可，在这个转换过程中就可以自动调用算法执行模型剪枝，模型量化了。...注意一下这里使用了tensorflow中的变量重用函数，方便的控制在测试阶段不使用Dropout。...因为将tensorflow模型转换为tflite模型有多种方法例如将tensorflow模型的checkpoint模型固化为pb模型然后使用toco工具转换为tflite模型，但这个过程稍显麻烦。...所以这里我选择使用savedModel来保存模型，这个模型可以直接转换为tflite，在转换工程中调用相关代码进行量化。训练完成后会在checkpoint文件夹下生成这4个文件。 ?...附录 Tensorflow-Lite官方文档：https://tensorflow.google.cn/lite Tensorflow后量化官方实例：https://github.com/tensorflow
利用YOLOv4作为TensorFlow Lite模型的优势，它的小巧轻巧的尺寸使其非常适合移动和边缘设备（如树莓派）。想要利用GPU的全部功能？...然后使用TensorFlow TensorRT运行YOLOv4，以将性能提高多达8倍。...在这里获取代码： https://github.com/theAIGuysCode/tensorflow-yolov4-tflite 在此视频中，介绍了： 1.克隆或下载代码 2.安装CPU或GPU的必需依赖项...3.下载并将YOLOv4权重转换为已保存的TensorFlow 4.使用TensorFlow对图像，视频和网络摄像头执行YOLOv4对象检测 5.将TensorFlow模型转换为TensorFlow...Lite .tflite模型 6.将TensorFlow模型转换为TensorFlow TensorRT模型 7.使用TensorFlow Lite运行YOLOv4对象检测 YOLOv4官方论文： https
回想之前提到的迁移学习(transfer learning)，我们可以采用一种策略：在预训练模型的基础上，使用自有数据对模型进行训练和调优。...因为我的主要工作环境是Ubuntu，所以文章中都是以Ubuntu 16.04为例进行说明，不过TensorFlow和Python都具有良好的移植性，如果你使用的是Windows或MacOS，理论上只需稍作修改...TensorFlow模型，主要分为如下几大类： 官方模型(official目录)是使用TensorFlow的高级API的示例模型的集合，它们得到良好的维护，支持最新稳定API，经过了充分的测试，并进行过优化...当我用3个样本交通灯图像测试时，我得到了以下结果： ? 正如上图所示，模型能够对第一张图像中的信号灯进行识别，但无法识别第二张图像中的信号灯。...下一篇文章将展示如何将现有数据库转换为TensorFlow记录文件，这样可以使用它来重新训练模型。
在 PHP 中，进行类型转换一般可以使用 intval(var) 函数，或者使用强制类型转换函数 (int)var 使用上这两个没有什么区别，唯一比较大的区别是 intval(var) 函数支持第二个参数...base 转化所使用的进制，但是一般使用过程中，这个参数用的很少。...但是在性能上，这两种方法有非常大的差别，经过测试，在 PHP 中使用 (int)var 进行类型转换时要比使用函数 intval(var) 大概快 3-6.5倍，下面是一个简单的测试： # 输入 (int...所以 WordPress 5.6 把代码中的所有相关使用函数进行类型转换的代码都改成强制类型转换，据他们说一共改了 250 多个地方，哈哈。...那我也改一下，WPJAM Basic 5.2 为了进一步提速，也会把所有使用到的类型转换函数，转换成强制类型转换。
在将 TensorFlow 模型转换为 TensorFlow Lite 时，我们只需提供一小部分训练数据集即可。...此外，在使用 GPU delegate 运行模型时，TF Lite 解释器初始化、GPU 代理初始化和推理必须在同一线程上运行。...许多模型均可转换为 TensorFlow Lite，如风格转化模型。...-256/fp16/prediction/1 转换网络 https://tfhub.dev/google/lite-model/magenta/arbitrary-image-stylization-v1...-256/int8/prediction/1 转换网络 https://tfhub.dev/google/lite-model/magenta/arbitrary-image-stylization-v1
文章目录 一、利用注解进行 AST 语法树转换 1、定义注解并使用 GroovyASTTransformationClass 注明 AST 转换接口 2、AST 转换接口实现 3、定义 Groovy...类并使用 @Compile 注解修饰需要拦截的方法 4、执行结果 一、利用注解进行 AST 语法树转换 ---- 1、定义注解并使用 GroovyASTTransformationClass 注明 AST...@GroovyASTTransformation class MyASTTransformation implements ASTTransformation { /** * 编译时处理方法...Override void visit(ASTNode[] nodes, SourceUnit source) { // 获取 Groovy.groovy 脚本中的类集合 , 并进行遍历...blockStatement.statements.addAll(methods3[0].statements) } } } 3、定义 Groovy 类并使用
TensorFlow Lite的优化 相较于TensorFlow，TensorFlow Lite进行了如下优化： 压缩模型：缩小模型体积 量化 (Quantization)：TensorFlow模型中包含大量的矩阵...谁使用了TensorFlow Lite ? 以及… ? 如何使用TensorFlow Lite TensorFlow Lite非常易于上手，建议采用如下步骤： ?...转换格式 使用TensorFlow Lite转换器转换为TensorFlow Lite可用的模型，模型转换代码如下： import tensorflow.contrib.lite as lite graph_def_file...训练时Quantization 一年前发布的工具，理论上可以比训练后Quantization更好的精确度，但使用上比较复杂，只在CNN模型中比较有效果，对于RNN模型，效果有限。 ?...Compat是Compatibility (兼容) 的简写，所谓兼容模式，就是TensorFlow Lite在遇到不支持的Ops时，会提示是否启用Compat模式，这样支持的Ops (600+) 更多，
我们一起来看一下使用TensorRT后，这个原始的计算图会被优化成了什么样子。 首先，在没有经过优化的时候Inception Block如Figure1所示： ?...到目前为止，将 TensorFlow 的算子和 TensorFlow Lite 的算子进行融合，仍具有相当的挑战性！...请参阅此 Colab，了解如何通过 TensorFlow Lite 解释器进行端到端 Keras LSTM 到 TensorFlow Lite 的转换和执行。...在 TensorFlow 模型源代码中，使用 experimental_implements 函数注释标识复合算子并将其抽象为 tf.function。 编写转换代码。...使用 TFLiteConverter.from_saved_model API 转换为 TensorFlow Lite。
免责声明：本文并非关于如何正确进行转换的指南。我只想分享我的经验，但我也有可能做错（尤其是因为我没有 TensorFlow 的经验）。...将 ONNX 转换到 TensorFlow 现在，我有了 ONNX 模型，为了转换成 TensorFlow，我使用了 ONNX-TensorFlow（v1.6.0）库。...的转换我在创建的 对象运行了测试（这里是使用它进行推理的示例）。...现在 剩下要做的就是 把它转换成 TensorFlow Lite。 将 TensorFlow 转换到 TensorFlow Lite 这就是事情对我来说非常棘手的地方。...原来，TensorFlowv1是支持从冻结图进行转换的！我决定在剩下的代码中使用v1API。 在运行转换函数时，出现了一个奇怪的问 p 题，它与protobuf库有关。
使用 TensorFlow Lite 转换器工具将 TensorFlow 模型转换为 TensorFlow Lite 模型。 在下一节中，您将看到一个详细的示例。...，TensorFlow Lite 在馈入 TensorFlow Lite 模型进行推理时使用interpreter->inputs()[0]而不是特定的输入节点名称。...模型来进行狗的品种识别任务，并且要在 TensorFlow Lite 中使用这种模型，我们首先需要使用 TensorFlow Lite 转换工具将其转换为 TensorFlow Lite 格式： bazel...本书前面和其他章节中介绍的更多 TensorFlow 模型有可能会在 TensorFlow 1.7 或阅读本书时成功转换为 TensorFlow Lite 格式。...但是至少到目前为止，对于使用 TensorFlow 或 Keras 构建的自定义复杂模型，很可能您将无法成功进行 TensorFlow Lite 转换，因此您应该继续使用 TensorFlow Mobile
，可让用户使用已经过训练的浮点模型，并对其进行充分量化，仅使用 8 位带符号整数（即“int8”）。...这样可使转换过程顺利进行，并会生成始终在常规移动 CPU 上执行的模型，鉴于 TensorFlow Lite 将在只使用整型的加速器中执行整型运算，并在执行浮点运算时回退到 CPU。 ...] 当使用此标记且运算没有可量化的整型对应项时，TensorFlow Lite 转换器将报错。...准确率 仅使用 ImageNet 数据集中的 100 张校准图像，完全量化的整型模型便获得了与浮点模型相当的准确率（MobileNet v1 损失了 1% 的准确率）。 ?...但是，我们也明白，某些模型在通过量化进行训练时已经拥有最佳质量。所以，我们也在致力开发量化感知训练 API。同时，我们也鼓励您尝试使用训练后量化法，因为它也许能满足模型的所有需求！
然而，ML工具包并不能进行特异性鉴别，它无法帮助应用程序识别同一产品的不同类型。所以ML kit和TensorFlow Lite的组合更适用于你的移动应用程序开发工作。...如何使用TensorFlow Lite 要使用TensorFlow lite定制Android应用程序解决方案，您需要遵循以下几个步骤。...步骤 1 在这里，您要考虑应用程序的先决条件，并确保它们得到了处理。除了TensorFlow Lite，还应该确保安装了PILLOW来运行应用程序。 pip安装-升级“tensorflow==1.7。...步骤4 这一步是使用tflite_convert命令将模型转换为TensorFlow lite。转换器可以将你在前面步骤中获得的TensorFlow图优化为移动版本。...使用TOCO转换器，你不需要直接从源构建Tensorflow的映像。Firebase控制台直接帮助你优化文件。 ? 步骤5 这是将经过训练的模型合并到机器学习程序中的步骤。
近几年来，由于其作为机器学习模型的使用已成倍增长，所以移动设备和嵌入式设备也出现了部署需求。Tensorflow Lite使机器学习模型设备能够实现低延迟的推理。...TensorFlow Lite设计初衷 轻量级：允许在具有很小的二进制大小和快速初始化/启动的机器学习模型设备上进行推理。...TensorFlow Lite转换器：一个将模型转换为Tensorflow Lite文件格式的程序。...解释器支持选择性的运算负荷；没有运算符大小只有70kb，当所有的运算符加载时，大小是300kb。...我们非常兴奋开发者能够上手使用Tensorflow Lite。对于其余的Tensorflow项目，我们计划使用同一强度来支持和解决外部社区问题。
TensorFlow Lite 支持设备上机器学习模型的低时延推理。...TensorFlow Lite 支持 Android 神经网络API（Android Neural Networks API），大家在使用 TensorFlow Lite 时可以利用这些有用的加速器。...模块如下: TensorFlow Model: 存储在硬盘上已经训练好的 TensorFlow 模型 TensorFlow Lite Converter: 将模型转换为 TensorFlow Lite...TensorFlow Lite 目前是预览版，大家仍然可以使用 TensorFlow Mobile。 TensorFlow Lite 的功能有很多，目前仍处于紧锣密鼓的开发阶段。...很高兴开发者也在帮助TensorFlow Lite项目的顺利进行。我们将会以与TensorFlow项目相同的热情来支持和启动TensorFlow Lite社群。
TensorFlow Lite 转换器（TensorFlow Lite Converter）：该程序将模型转换成 TensorFlow Lite 文件格式。...解释器支持选择性加载运算符；没有运算符时，编译器只有 70KB，加载所有运算符后，编译器为 300KB。这比 TensorFlow Mobile（具备一整套运算符）的 1.5M 要小得多。...TensorFlow Lite 执行设备端对话模型 今天发布的开源会话模型（包括代码）使用以上提到的联合机器学习架构进行端到端的训练。...整个架构使用反向传播在 TensorFlow 上进行端到端训练，在训练完成后，我们就可以直接使用紧凑的 ProjectionNet 进行推理了。...在商用化系统中，谷歌也会使用多种分类器对不适当内容进行探测，并对用户体验进行进一步优化。谷歌建议开发者们在使用 TensorFlow Lite 时也可以遵循这样的使用范例以达到更好效果。
设备上会话模型的 TensorFlow Lite 执行 今天发布的开源对话模型（连同代码）都是使用上面描述的联合ML架构来进行端到端训练的。...我们还设计了与不同机器学习方法兼容的架构——例如，当使用TensorFlow深度学习时，我们学习了一个用于底层模型的轻量级的神经网络（ProjectionNet），而不同的架构（ProjectionGraph...整个架构都是在 TensorFlow 中使用反向传播进行端到端的训练。训练完成后，就可以直接使用紧凑的 ProjectionNet 进行推理。...TensorFlow Lite能够对设备上的机器学习模型进行低延迟推断。 TensorFlow Lite具有以下特征： 轻量使设备上机器学习模型推断具有小型二进制规模和快速初始化／启动。...组成部分如下 TensorFlow模型：保存在磁盘上经过训练的TensorFlow模型。 TensorFlow Lite转换器：是一个将模型转换为TensorFlow Lite文件格式的程序。
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