这里要考虑的问题是，“我们是否相信AI模型做出的决策？”和“机器学习或深度学习模型如何做出决策？”。...在本文中，将研究用于解释计算机视觉中使用的深度学习模型的概念，技术和工具，更具体地说 - 卷积神经网络（CNN）。...，现在将加载一个可用作背景分布的小图像数据集，将使用四个样本图像进行模型解释。...绝对是CNN更深的模型之一！ 样本图像的模型预测 将重用猫的样本图像，并使用Xception模型进行前5个预测。在进行预测之前先加载图像。...from tf_explain.core.grad_cam import GradCAM explainer = GradCAM() # get imagenet IDs for cat breeds
2017 年 5 月，Kika 技术团队基于 TensorFlow Mobile 研发了 Kika AI Engine，将其应用于 Kika 的全系输入法产品中。...如何应对 op 缺失的情况 对于移动端用 TF Lite 部署最友好的开发姿势是在设计模型之处就了解当前的 TF Lite版本哪些 op 是缺失或者功能不完整的，然后在模型设计过程中： 尽量避免使用这些...转换工具可以直接采用 TF 官方的转换工具。...效果分析: TF Lite 带来的收益 在客户端实现基于 TF Lite 模型的部署之后，我们分别测试了同一模型在 TF 完全版（TF Mobile）和 TF Lite 10, 000 次 Inference...后续 Kika 技术团队将持续带来关于 Kika 在 TF Lite 和 TF Serving 实践中的经验分享。 ---- 声明：本文系网络转载，版权归原作者所有。如涉及版权，请联系删除！
随着人工智能的快速发展，将神经网络应用于嵌入式设备上变得越来越普遍。本文将深入探讨嵌入式人工智能的现状，以及神经网络在边缘设备上的应用。...import tensorflow as tf# 加载训练好的图像识别模型model = tf.keras.models.load_model('image_recognition_model.h5')...import tensorflow as tf# 加载训练好的语音识别模型model = tf.keras.models.load_model('speech_recognition_model.h5'...然后，可以使用MicroTVM的Python API来加载、编译和部署模型。...接下来，可以将生成的库文件（deployed_model.so）部署到嵌入式设备上，并使用TVM运行推理任务。9.
TensorFlow 是一个适合移动端的平台，无论你是刚入门还是专家级别，都可以使用它轻松构建部署机器学习模型。 。 思考二：如何轻松构建和部署模型？...TensorFlow 提供了不同层次的工具，比如Keras API，能大大简化模型的构建和训练流程，初学者都可以很快上手。...Lite 模型 converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model) tflite_model = converter.convert...通过 TensorFlow Lite 的优化和多线程处理，可以有效降低推理时的延迟。 挑战点： • 如何通过多线程或者硬件加速器来减少延迟，同时保证推理结果的准确性。...6.4 技术细节的把控 在将机器学习模型应用于移动设备时，深刻感受到硬件性能和资源的局限性，特别是在推理时间、内存使用和功耗之间做平衡时，需要不断优化和调试代码.
五、tf.lite.OpsSet类定义可用于生成TFLite模型的操作系统集。六、tf.lite.OptimizeEnum定义在生成tflite图时要应用的优化。...七、tf.lite.RepresentativeDataset用于评估优化的代表性数据集。可用于评估转换器优化的代表性数据集。例如，转换器可以使用这些例子来估计(最小，最大)范围校准模型的输入。...布尔值，指示是否对转换后的浮点模型的权重进行量化。模型大小将会减小，并且会有延迟改进(以精度为代价)。...十、tf.lite.TocoConverter使用TOCO将TensorFlow模型转换为output_format。这个类已经被弃用。请使用lite。TFLiteConverter代替。...(弃用)十一、tf.lite.toco_convert使用TOCO转换模型。
如果可以将 TensorFlow 或 Keras 内置的模型成功转换为 TensorFlow Lite 格式，请基于 FlatBuffers，与 ProtoBuffers ProtoBuffers 类似...您可以在此处下载的每个 MobileNet 模型tgz文件都包含转换后的 TensorFlow Lite 模型。...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。...由于本章的范围，我们将仅构建在模拟 CartPole 环境中工作的模型，但是可以肯定地将模型以及模型的构建和训练方式应用于类似于 CartPole 的实际物理环境。...现在让我们看看我们是否可以制定出更好，更复杂的策略。 回想一下，策略只是从状态到操作的映射或函数。
对抗攻击，特别是基于迁移的有目标攻击，可以用于评估大型视觉语言模型（VLMs）的对抗鲁棒性，从而在部署前更全面地检查潜在的安全漏洞。...从直观的角度看，无论是否存在目标文本，前向噪声添加过程都遵循高斯分布，并且添加的噪声保持一致，这表明梯度仅依赖于 x_t。...为了平衡视觉质量和攻击能力，他们进一步提出了 GradCAM 引导的掩码生成（GCMG），它使用一个掩模将前向噪声图像和生成的图像结合起来。...作者进一步可视化了商业大模型的输出结果，如图 5 所示，可以看出商业大模型输出了他们想要的目标语义。 图 5：商业大模型上攻击的可视化结果 防御能力比较 表 3：防御实验的比较结果。...防御方法可以大致分为对抗训练和数据预处理。由于对抗性训练的高时间、资源成本和不稳定性，尚未应用于 VLM 防御。相比之下，数据预处理是独立于模型和高度适应性的，使其成为跨各种模型的流行防御策略。
引言随着物联网（IoT）和嵌入式系统的发展，将深度学习模型部署到嵌入式设备上变得越来越重要。这不仅可以实现实时数据处理，还能大幅降低数据传输的延迟和成本。...本文将介绍如何使用Python将深度学习模型部署到嵌入式设备上，并提供详细的代码示例。...可以使用以下命令安装：pip install tensorflow tensorflow-lite步骤二：训练深度学习模型我们将使用MNIST数据集训练一个简单的卷积神经网络（CNN）模型。...保存转换后的模型with open('mnist_model.tflite', 'wb') as f: f.write(tflite_model)步骤四：在嵌入式设备上运行模型我们可以使用TensorFlow...以下是一个简单的示例代码：import tensorflow as tfimport numpy as npimport cv2# 加载TensorFlow Lite模型interpreter = tf.lite.Interpreter
它可以将复杂的TensorFlow模型转换为更小、更高效的格式，从而提升推理速度。...import tensorflow as tf # 将模型转换为TensorFlow Lite格式 converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model...使用ONNX可以将模型导出到其他高效的推理引擎中运行，从而提升性能。...对于高性能要求的实时应用，建议使用GPU或TPU；对于成本敏感的应用，可以考虑高性能CPU。 Q: TensorFlow Lite和ONNX哪个更好？...小结 通过优化模型复杂度、选择合适的硬件平台，以及使用TensorFlow Lite和ONNX等优化工具，可以显著提升深度学习模型的推理速度。在实际应用中，合理配置和优化是提升模型性能的关键。
解读: 如果你要训练的模型不符合上述的任务类型，那么可以先训练 Tensorflow Model 然后再转换成 TFLite 想用使用 Tensorflow Lite Model Maker 我们需要先安装...__version__.startswith('2') 判断是否为 '2' 开头 模型训练结果 train_acc = 0.9698, val_acc = 0.9375, test_acc = 0.9210...validation_data, model_spec=model_spec.get('mobilenet_v2'), epochs=20) 将模型切换为...validation_data=validation_data, model_spec=inception_v3_spec, epochs=20) 将模型切换为...if compat.get_tf_behavior() == 1: lite = tf.compat.v1.lite else: lite = tf.lite convert_from_saved_model
引言随着深度学习技术的快速发展，模型的跨平台移植与部署变得越来越重要。无论是将模型从开发环境移植到生产环境，还是在不同的硬件平台上运行，跨平台部署都能显著提高模型的实用性和可扩展性。...本文将介绍如何使用Python实现深度学习模型的跨平台移植与部署，并提供详细的代码示例。...可以使用以下命令安装：pip install tensorflow tensorflow-lite步骤二：训练深度学习模型我们将使用MNIST数据集训练一个简单的卷积神经网络（CNN）模型。...Lite解释器在移动设备上运行模型。...以下是一个简单的示例代码：import tensorflow as tfimport numpy as np# 加载TensorFlow Lite模型interpreter = tf.lite.Interpreter
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的： PyTorch → ONNX → TensorFlow →...我没有理由这么做，除了来自我以前将 PyTorch 转换为 DLC 模型 的经验的直觉。 将 PyTorch 转换为 ONNX 这绝对是最简单的部分。...将 TensorFlow 转换到 TensorFlow Lite 这就是事情对我来说非常棘手的地方。....lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS, tf.compat.v1.lite.OpsSet.SELECT_TF_OPS] tf_lite_model = converter.convert...，在新创建的tflite模型上运行 推理 可以平静地进行。
) # 生成非量化的tflite模型 converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model) tflite_model = converter.convert...如果保存的模型格式不是h5，而是tf格式的，如下代码，保存的模型是tf格式的。...(filepath='mobilenet_v2', save_format='tf') 如果是tf格式的模型，那需要使用以下转换模型的方式。...import tensorflow as tf model_path = 'models/mobilenet_v2.tflite' interpreter = tf.lite.Interpreter...在构造方法中，通过参数传递的模型路径加载模型，在加载模型的时候配置预测信息，例如是否使用Android底层神经网络APINnApiDelegate或者是否使用GPUGpuDelegate，同时获取网络的输入输出层
任何事物都有连续性 --《极简主义》范式三：保持连续性的思维可以事半功倍 0.引子 在深度学习推理方面有多种提速方法，如模型剪枝量化与层算子融合等。...第三步，TensorRT还可以对网络做水平组合，水平组合是指将输入为相同张量和执行相同操作的层融合一起，下面的Figure3即是将三个相连的CBR为一个大的的CBR。 ?...更为方便的是，现在还可以将用户定义的循环神经网络 (RNN) 转换插入 TensorFlow Lite！ 让算子融合更加高效 ?...如要获取基于 RNN 的模型以利用 TensorFlow Lite 中的高效 LSTM 融合算子，这是最简单的方式。...： 将复合算子打包至 tf.function 中。
编译：yxy 出品：ATYUN订阅号 是否能够更快地训练和提供对象检测模型？...请注意，除了在云中训练对象检测模型之外，你也可以在自己的硬件或Colab上运行训练。 设置你的环境 我们将首先建立训练模型所需的一些库和其他先决条件。请注意，设置过程可能比训练模型本身花费更长的时间。...我们不能直接将这些图像和注释提供给我们的模型；而是需要将它们转换为我们的模型可以理解的格式。为此，我们将使用TFRecord格式。...我们可以使用许多模型来训练识别图像中的各种对象。我们可以使用这些训练模型中的检查点，然后将它们应用于我们的自定义对象检测任务。...要在手机上实时运行此模型需要一些额外的步骤。在本节中，我们将向你展示如何使用TensorFlow Lite获得更小的模型，并允许你利用针对移动设备优化的操作。
当使用神经网络时，我们可以通过它的准确性来评估模型的性能，但是当涉及到计算机视觉问题时，不仅要有最好的准确性，还要有可解释性和对哪些特征/数据点有助于做出决策的理解。...它们的思想都是一样的：如果我们取最后一个卷积层的输出特征映射并对它们施加权重，就可以得到一个热图，可以表明输入图像中哪些部分的权重高（代表了整个图的特征）。...通过将GAP应用于所有特征映射将获得它们的标量值。 对于这些标量值，我们应用表明每个特征映射对特定类重要性的权重，权重是通过训练一个线性模型来学习的。 激活图将是所有这些特征图的加权组合。...最后就是将Grad-CAM调整为图像大小并规范化，以便它可以叠加在图像上。...对于这张风筝的图像，CAM显示它关注的是除了风筝之外的所有东西（也就是天空），但是使用gradcam则看到到模型关注的是风筝，而gradcam ++通过增加重要的突出空间进一步加强了这一点。
凭借这一量化方案，我们可以在许多模型中获得合理的量化模型准确率，而不必重新训练依靠量化感知 (quantization-aware) 训练的模型。...(saved_model_dir) 9converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT] 10converter.representative_dataset...= tf.lite.RepresentativeDataset( 11 representative_dataset_gen) 模型是否经过完全量化？...若要在完全不支持浮点运算的专用硬件（如某些机器学习加速器，包括 Edge TPU）上完整执行运算，您可以指定标记以仅输出整型运算： 1converter.target_ops = [tf.lite.OpSet.TFLITE_BUILTINS_INT8...] 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。
)# 生成非量化的tflite模型converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)tflite_model = converter.convert...如果保存的模型格式不是h5，而是tf格式的，如下代码，保存的模型是tf格式的。...(filepath='mobilenet_v2', save_format='tf')如果是tf格式的模型，那需要使用以下转换模型的方式。...Tensorflow Lite工具编写一个TFLiteClassificationUtil工具类，关于Tensorflow Lite的操作都在这里完成，如加载模型、预测。...在构造方法中，通过参数传递的模型路径加载模型，在加载模型的时候配置预测信息，例如是否使用Android底层神经网络APINnApiDelegate或者是否使用GPUGpuDelegate，同时获取网络的输入输出层
嘉宾演讲视频及PPT回顾：http://suo.im/4Hffv1 TensorFlow 简述 目前深度学习的网络和结构越发复杂和庞大，而TensorFlow的出现让我们可以更方便快捷的处理这些复杂的模型...同时 estimator也支持分布式训练，包括模型类分布和数据类分布，当图比较大时可以将操作并行的分别在不同机器上，或者模型不切分但还是跑在不同机器上同时进行快速的更新。...TensorFlow Lite 出于对手机内存容量限制以及耗电量的考虑，TensorFlow推出了TensorFlow Lite，让模型变的更轻巧以便在移动端运行。...上图是TensorFlow Lite的创建过程，要明确的是使用的依旧是TensorFlow训练好的模型，然后通过Converter转换成TensorFlow Lite模式，之后就能将它部署到手机端。...它使用TOCO工具进行图的转换，将TensorFlow的图转换为TF Lite。借助到quantization可以将32位或者64位的模型转化成8位以获得更小的体量。
测试安装 要测试一切是否按预期工作： python $TF_API_DIR/object_detection/builders/model_builder_test.py 并且应该看到如下测试结果...转换为TensorFlow Lite 拥有经过训练/部分受训练的模型后，要为移动设备部署模型，首先需要使用TensorFlow Lite将模型转换为针对移动和嵌入式设备进行了优化的轻量级版本。...该文件包含图形和所有模型参数，并且可以通过Andriod和iOS设备上的TensorFlow Lite解释器运行。...在移动设备上运行TensorFlow Lite模型 现在，还有最后一步将模型嵌入到移动应用程序中，这应该很简单，因为TensorFlow已经提供了示例应用程序，使人们更容易测试模型。...将移动设备连接到笔记本电脑 在Xcode中构建并运行该应用程序。 建立项目后，该应用程序现在应该可以在移动设备上运行，并测试模型的性能如何！
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