首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在Tensorflow中将.tflite模型转换为.pb冻结的图形?

在TensorFlow中,将.tflite模型转换为.pb冻结图的过程可以通过以下步骤完成:

  1. 首先,确保你已经安装了TensorFlow和相关的依赖库。
  2. 导入所需的库和模块:
代码语言:txt
复制
import tensorflow as tf
  1. 加载.tflite模型:
代码语言:txt
复制
tflite_model_path = 'path/to/your/model.tflite'
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path=tflite_model_path)
interpreter.allocate_tensors()
  1. 获取输入和输出张量的索引:
代码语言:txt
复制
input_details = interpreter.get_input_details()
output_details = interpreter.get_output_details()
  1. 创建一个新的TensorFlow图:
代码语言:txt
复制
graph_def = tf.compat.v1.GraphDef()
  1. 遍历输入和输出张量,将其添加到图中:
代码语言:txt
复制
with tf.compat.v1.Session() as sess:
    for detail in input_details:
        tf_input = tf.compat.v1.placeholder(detail['dtype'], shape=detail['shape'], name=detail['name'])
        tf.import_graph_def(graph_def, name='', input_map={detail['name']: tf_input})

    for detail in output_details:
        tf_output = sess.graph.get_tensor_by_name(detail['name'])
        tf.import_graph_def(graph_def, name='', input_map={}, return_elements=[tf_output.op.name])
  1. 保存冻结的图形为.pb文件:
代码语言:txt
复制
pb_model_path = 'path/to/save/model.pb'
with tf.compat.v1.gfile.GFile(pb_model_path, 'wb') as f:
    f.write(graph_def.SerializeToString())

完成上述步骤后,你将得到一个.pb冻结的图形文件,可以在TensorFlow中使用。请注意,这只是将.tflite模型转换为.pb冻结图的一种方法,具体的实现可能因你的模型结构和需求而有所不同。

关于TensorFlow的更多信息和详细文档,请参考腾讯云的相关产品和文档:

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

如何将自己开发模型换为TensorFlow Lite可用模型

如果我有一个训练模型,想将其转换为.tflite文件,该怎么做?有一些简略提示我该怎么做,我按图索骥,无奈有一些进入了死胡同。...在TensorFlow格式之间转换: github文档中,对GraphDef(.pb)、FrozenGraphDef(带有冻结变量.pb)、SavedModel(.pb - 用于推断服务器端通用格式...结果是:/tmp/mnist_graph_def_with_ckpts/frozen_mnist.pb冻结图。此时,再次检查Tensorboard中图形是个好主意。...通过遵循这些步骤,我们修剪了不必要操作,并能够成功地将protobuf文件(.pb)转换为TFLite(.tflite)。...附录 使用Tensorboard 我创建了一个修改版本import_pb_to_tensorboard.py,以支持导入图形定义(.pb)、图形定义文本(.pbtxt)和保存模型(.pb)文件类型。

3K41

跨越重重“障碍”,我从 PyTorch 转换为TensorFlow Lite

简 介 我最近不得不将深度学习模型(MobileNetV2 变体)从 PyTorch 转换为 TensorFlow Lite。这是一个漫长而复杂旅程。需要跨越很多障碍才能成功。...任 务 将深度学习模型(MobileNetV2 变体)从 PyTorch 转换为 TensorFlow Lite,转换过程应该是这样: PyTorch → ONNX → TensorFlow →...这个集合后来被用来测试每个转换后模型,方法是通过一个平均误差度量,在整个集合中将它们输出与原始输出进行比较。...据我所知,TensorFlow 提供了 3 种方法来将 TF 转换为 TFLite:SavedModel、Keras 和具体函数。..., 'wb') as f: f.write(tf_lite_model) TF 冻结图到 TFLite你可能会认为,在经历了所有这些麻烦之后,在新创建tflite模型上运行 推理 可以平静地进行。

1.5K20

tf.lite

这用于将TensorFlow GraphDef或SavedModel转换为TFLite FlatBuffer或图形可视化。属性:inference_type:输出文件中实数数组目标数据类型。...(默认错误)dump_graphviz_dir:在处理GraphViz .dot文件各个阶段图形文件夹完整文件路径。...(默认设置((OpsSet.TFLITE_BUILTINS)))optimizations:实验标志,可能会更改。转换模型时要应用优化列表。[Optimize.DEFAULT]。...参数:graph_def_file:包含冻结GraphDef文件完整文件路径。input_arrays:用于冻结图形输入张量列表。output_arrays:用于冻结图形输出张量列表。...keras模型文件。参数:model_file:包含tfHDF5文件完整文件路径。keras模型。input_arrays:用于冻结图形输入张量列表。

5.2K60

TensorFlow:使用Cloud TPU在30分钟内训练出实时移动对象检测器

目录中,你现在应该看到两个文件:tflite_graph.pbtflite_graph.pbtxt(样本冻结图见下方链接)。...这两个脚本都输出了冻结图:export_tflite_ssd_graph输出我们可以直接输入到TensorFlow Lite冻结图,并且这是我们要使用图。...这将通过以下命令将生成冻结图(tflite_graph.pb)转换为TensorFlow Lite flatbuffer格式(detec .tflite)。...文件包含图形和所有模型参数,可以通过Android设备上TensorFlow Lite解释器运行,并且应该小于4 Mb。...然后找到assets部分,并将行“@tflite_mobilenet_ssd_quant//:detect.tflite”(默认情况下指向COCO预训练模型)替换为TFLite宠物模型“ //tensorflow

3.9K50

Pytorchtflite方式

目标是想把在服务器上用pytorch训练好模型换为可以在移动端运行tflite模型。 最直接思路是想把pytorch模型换为tensorflow模型,然后转换为tflite。...转换为Keras模型后,再通过tf.contrib.lite.TocoConverter把模型直接转为tflite. 下面是一个例子,假设转换是一个两层CNN网络。...= converter.convert() open("convert_model.tflite", "wb").write(tflite_model) 补充知识:tensorflow模型转换成tensorflow..._1 2.把第一步中生成tensorflow pb模型换为tf lite模型 转换前需要先编译转换工具 bazel build tensorflow/contrib/lite/toco:toco...转换分两种,一种换为floattf lite,另一种可以转换为模型进行unit8量化版本模型

2K40

使用Tensorflow进行实时移动视频对象检测

本文旨在展示如何通过以下步骤使用TensorFlow对象检测API训练实时视频对象检测器并将其快速嵌入到自己移动应用中: 搭建开发环境 准备图像和元数据 模型配置和训练 将训练后模型换为TensorFlow...转换为TensorFlow Lite 拥有经过训练/部分受训练模型后,要为移动设备部署模型,首先需要使用TensorFlow Lite将模型换为针对移动和嵌入式设备进行了优化轻量级版本。...TensorFlow Lite一起使用兼容操作TensorFlow冻结图。...tflite_graph.pbtxt/tmp/tflite 之后,将使用TensorFlow Lite优化转换器TOCO从Tensorflow冻结图源文件(tflite_graph.pb)中获取优化模型...该文件包含图形和所有模型参数,并且可以通过Andriod和iOS设备上TensorFlow Lite解释器运行。

2.1K00

使用TensorFlow Lite在Android手机上实现图像分类

版本为:Tensorflow 1.14.0 转换模型 手机上执行预测,首先需要一个训练好模型,这个模型不能是TensorFlow原来格式模型TensorFlow Lite使用模型格式是另一种格式模型...获取模型主要有三种方法,第一种是在训练时候就保存tflite模型,另外一种就是使用其他格式TensorFlow模型转换成tflite模型,第三中是检查点模型转换。...2、第二种就是把tensorflow保存其他模型转换成tflite,我们可以在以下链接下载模型tensorflow模型:https://github.com/tensorflow/models/...不过要注意是我们下载模型已经是冻结过来,所以不用再执行这个操作。但如果是其他模型,要先冻结图,然后再执行之后操作。 ..../Predictions/Reshape_1 冻结图之后使用输入层名称和输出层名称生成lite模型 bazel build tensorflow/lite/toco:toco bazel-bin/

3.7K41

Keras神经网络转到Android可用模型

这是一篇对手册性质文章,如果你刚好从事AI开发,可以参考这文章来进行模型转换。...KerasTFLite需要三个过程, Keras Tensorflow 固化 Tensorflow 网络到 PB(Protocol Buffer) PB TFLite Keras 网络构成 Keras...Tensorflow 网络构成 Tensorflow 常见描述网络结构文件是 ckpt,它有两个文件构成 model.ckpt model.ckpt.meta 新版本 Tensorflow Saver.../squeezenet_model.ckpt') CKPT freeze 到 PB ckpt网络结构和权重还是分开 需要先固化到PB,才能继续转成 tflite。...也就是说这两个参数必须在查看网络之后才能确定 下面给出如何查看网络方法 查看PB网络结构 在tensorflow包下面,跟freeze_graph.py同个目录下有另一个脚本 import_pb_to_tensorboard.py

1.7K20

边缘智能:嵌入式系统中神经网络应用开发实战

通常,这些要求包括高性能中央处理单元(CPU)或图形处理单元(GPU),足够内存和存储空间,以及能耗较低设计。...,通常需要使用深度学习框架,TensorFlow Lite、TensorFlow Micro或MicroTVM等,以便在资源受限环境中有效地运行神经网络模型。...以下是一些简单代码案例,演示了如何在嵌入式系统上使用TensorFlow Lite来运行神经网络模型。4....TensorFlow Lite 语音识别示例以下示例演示了如何在嵌入式系统上使用TensorFlow Lite进行语音识别。需要一个TensorFlow Lite模型,该模型用于识别语音。...确保将模型文件(.tflite)替换为适用于应用程序实际模型文件。此外,还需要合适预处理和后处理步骤,以根据模型需求准备输入数据并解释输出结果。6.

81510

精通 TensorFlow 2.x 计算机视觉:第三、四部分

请注意,我们在“第 6 章”,“使用迁移学习视觉搜索”中开发模型并未冻结。 将冻结 TensorFlow 模型换为 IR 形式。 推理引擎读取模型中间表示(IR)。..._pets.config 在这里,您需要将扩展​​名为.pb文件替换为扩展名为.pb特定模型文件名。...具体函数:具有单个输入和输出 TensorFlow 图。 将 TensorFlow 模型换为 tflite 格式 本节将描述如何将 TensorFlow 模型换为tflite格式。...TensorFlow 对象检测 API – tflite_convert 在以下代码中,我们定义了冻结模型.pb文件和相应tflite文件位置。...Lite 转换为.tflite格式文件 更新 labelmap .txt文件显示了该类 如果我们导出.tflite文件,则直接来自 Google Colab,TensorFlow 对象检测 API

5.6K20

SavedModel格式TensorFlow模型转为frozen graph

本文介绍基于Pythontensorflow库,将tensorflow与keras训练好SavedModel格式神经网络模型换为frozen graph格式,从而可以用OpenCV库在C++等其他语言中将其打开方法...因此,如果希望基于OpenCV库读取tensorflow中SavedModel格式模型,就需要首先将其转换为frozen graph格式;那么,本文就介绍一下这个操作具体方法,并给出2种实现这一换功能...再次,通过convert_variables_to_constants_v2()函数,将图中变量转换为常量,并基于as_graph_def()定义1个冻结图。   ...最后,就可以通过tf.io.write_graph()函数,将冻结图写入指定目录中,输出文件名为frozen_graph.pb,as_text = False表示以二进制格式保存这个模型(如果不加这个参数...代码末尾,还有一段注释部分——如果取消注释,将以文本格式保存冻结图,也就是.pbtxt文件。因为我们只要.pb文件就够了,所以就不需要这段代码了。

11010

精通 TensorFlow 1.x:16~19

要了解如何在移动设备上使用 TensorFlow 模型,在本章中我们将介绍以下主题: 移动平台上 TensorFlow Android 应用中 TFMobile Android 上 TFMobile...只要您在文件中使用扩展名为.pb或.pbtxt训练模型,就可以继续执行下一步。我们在前面的章节中学习了如何保存模型。 检查模型模型文件只包含图结构,因此需要保存检查点文件。...检查点文件包含模型序列化变量,例如权重和偏差。我们在前面的章节中学习了如何保存检查点。 冻结模型:合并检查点和模型文件,也称为冻结图。...转换模型:需要使用 TensorFlow 提供toco工具将步骤 3 中冻结模型换为 TFLite 格式: $ toco --input_file=frozen_model.pb --input_format...pdb和gdb)工作方式相同。

4.9K10

深度学习算法优化系列五 | 使用TensorFlow-Lite对LeNet进行训练后量化

今天主要是利用tflite来跑一下这个量化算法,量化一个最简单LeNet-5模型来说明一下量化有效性。tflite全称为TensorFlow Lite,是一种用于设备端推断开源深度学习框架。...由于我并不熟悉将tflite模型放到Android端进行测试过程,所以我将tflite模型直接在PC上进行了测试(包括精度,速度,模型大小)。...因为将tensorflow模型换为tflite模型有多种方法例如将tensorflow模型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。 ?...并同时生成pb_model文件夹,即用SavedModel保存模型,如下所示: ?

1.6K10

tensorflow pb to tflite 精度下降详解

之前希望在手机端使用深度模型做OCR,于是尝试在手机端部署tensorflow模型,用于图像分类。...思路主要是想使用tflite部署到安卓端,但是在使用tflite时候发现模型精度大幅度下降,已经不能支持业务需求了,最后就把OCR模型调用写在服务端了,但是精度下降原因目前也没有找到,现在这里记录一下...工作思路: 1.训练图像分类模型;2.模型固化成pb;3.由pb转成tflite文件; 但是使用python tf interpreter 调用tflite文件就已经出现精度下降问题,android...补充知识:.pb tflite代码,使用量化,减小体积,converter.post_training_quantize = True import tensorflow as tf path =...pb to tflite 精度下降详解就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

1.8K20

深度学习算法优化系列六 | 使用TensorFlow-Lite对LeNet进行训练时量化

然后训练得出.pb文件,放到指令TFLiteConverter里去实现第二步完整量化,最后生成tflite模型,实现int8计算。...接下来我们需要将checkpoint模型文件转换成freeze pb文件,当然保存为saved_model模型也是可以,因为昨天介绍过了保存为saved_model然后转换为tflite模型,所以今天介绍这种新也是更加常用转换方式...将checkpoint模型保存为pb模型代码如下: # 将存储了伪量化信息freeze pb文件转换成完全量化tflite文件,可以看见量化完之后文件内存基本减小到1/4 def convert_to_tflite...可以大概算出来mean和stddev取[0,1]是满足这个关系。 接下来我们写3个测试函数来测试一下原始checkpoint模型pb模型tflite模型表现。...测试结果 类型 模型大小 测试集精度 推理测试集10轮时间 原始模型 242KB 97.52% 110.72 pb模型 242KB 97.52% 114.00 量化后模型 67KB 94.00% 56.77

1.6K20
领券