本教程介绍如何使用 tf.Keras 时序 API 从头开始训练模型，将 tf.Keras 模型转换为 tflite 格式，并在 Android 上运行该模型。...训练结束后，我们将保存一个 Keras 模型并将其转换为 TFLite 格式。...保存一个 Keras 模型 下面是保存 Keras 模型的方法- # Save tf.keras model in HDF5 format keras_model = "mnist_keras_model.h5..." keras.models.save_model(model, keras_model) 将keras模型转换为tflite 当使用 TFLite 转换器将 Keras 模型转换为 TFLite...否则，当它在你的 Android 应用程序上不能工作时，你无法分清是你的 android 代码有问题还是 ML 模型有问题。
这是一篇对手册性质的文章，如果你刚好从事AI开发，可以参考这文章来进行模型转换。...Keras转TFLite需要三个过程， Keras 转 Tensorflow 固化 Tensorflow 网络到 PB(Protocol Buffer) PB 转 TFLite Keras 网络构成 Keras...网络有一个文件(正常情况) *.h5 它是HDF5格式文件，同时保存了网络结构和网络参数。...转 Tensorflow 转换过程需要先把网络结构和权重加载到model对象, 然后用 tf.train.Saver 来保存为 ckpt 文件。...而 output_arrays 跟转换成 PB 时的参数 --output_node_names 是一样的。
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。这可以允许转换器量化转换后的浮点模型。...(默认设置((OpsSet.TFLITE_BUILTINS)))optimizations:实验标志，可能会更改。转换模型时要应用的优化列表。如[Optimize.DEFAULT]。...a tf.keras model.converter = lite.TFLiteConverter.from_keras_model_file(keras_model)tflite_model = converter.convert...keras模型文件。参数：model_file:包含tf的HDF5文件的完整文件路径。keras模型。input_arrays:用于冻结图形的输入张量列表。...keras模型文件。
运行完这个示例默认下载的是model.tflite，我们要借助这个示例做修改转换成浏览器可用的模型，需要下载转换成tflite版本前的saveModel，即saved_model.pb 图片...2、转换模型 当需要在网页上检测时就需要把上面生成的.h5后缀的Keras模型转换格式为以下两种tensorflowjs支持的模型 LayersModel 和 GraphModels 的主要区别在于：...LayersModel 只能从 tf.keras 或 keras HDF5 格式的模型类型导入。...combined HDF5 (e.g., generated with `tf.keras.model.save_model()` method). - A weights-only HDF5 (e.g...，如转换为graphModel方式如下 tensorflowjs_converter --input_format=keras \ --output_format
例如，它不支持训练模型，而是仅支持模型运行推断。它还不支持TF主线中可用的全部数据类型（例如double）。此外，TFLite也不支持一些使用次数比较少的算子。...另外一个关键有点是TFLite对网络的8位量化有很好支持。一个模型有数百万个参数，仅仅是从32位浮点数转换为8位整数就能减少75%的大小。...（调用参数不同），支持从SaveModel（推荐，tfserving也是用这个）、Keras HDF5、 Concreate Function转换为TFLite格式文件，然后让TFLite Interpreter...“模型生成代码”是C语言，直接生成可运行的机器码，“解释执行模型”是python、TFLite Interpreter是，模型是文件（其实内存映像），还需要一个python解释器一样的中间存在，这就是TFLite...在减小模型大小上主要采用了3个技术： Quantization 量化 weight pruning 减少权重 Model topology transforms 模型拓扑转换 Tensor Decomposition
前言Tensorflow2之后，训练保存的模型也有所变化，基于Keras接口搭建的网络模型默认保存的模型是h5格式的，而之前的模型格式是pb。...Tensorflow2的h5格式的模型转换成tflite格式模型非常方便。...通过上面得到的mobilenet_v2.h5模型，我们需要转换为tflite格式的模型，在Tensorflow2之后，这个转换就变动很简单了，通过下面的几行代码即可完成转换，最终我们会得到一个mobilenet_v2...)# 生成非量化的tflite模型converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)tflite_model = converter.convert...aaptOptions { noCompress "tflite" }复制转换的预测模型到app/src/main/assets目录下，还有类别的标签，每一行对应一个标签名称。
，基于Keras接口搭建的网络模型默认保存的模型是h5格式的，而之前的模型格式是pb。...Tensorflow2的h5格式的模型转换成tflite格式模型非常方便。...通过上面得到的mobilenet_v2.h5模型，我们需要转换为tflite格式的模型，在Tensorflow2之后，这个转换就变动很简单了，通过下面的几行代码即可完成转换，最终我们会得到一个mobilenet_v2...) # 生成非量化的tflite模型 converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model) tflite_model = converter.convert...aaptOptions { noCompress "tflite" } 复制转换的预测模型到app/src/main/assets目录下，还有类别的标签，每一行对应一个标签名称。
因此这篇文章将笔者的工作分享出来，希望对使用Keras训练模型但苦于无法部署到移动端，或者使用Keras模型通过ONNX转到其它推理框架时碰到各种OP支持无法解决的读者带来些许帮助。 2....然后我们来看一下Keras的HDF5模型的内存排布方式以及Caffe模型的内存排布方式。 2.1 Caffe模型内存排布方式 Caffe使用Blob结构在CNN网络中存储、传递数据。...2.2.4，即Keras的后端仍为TF1.x，如果你是使用TF2.0也不要紧，因为TF2.0也可以将模型保存为HDF5的形式，所以仍然可以沿用本文介绍的方法。...2.3 HDF5数据文件简介 Keras的模型保存方式为HDF5文件，HDF5全称Hierarchical Data Format，是美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校 UIUC (University...Keras的HDF5模型解析是比较简单的，最后我们只需要将网络层的参数以及权重写进Caffe的模型和权重就可以了。 3.
, y_test))# 保存模型model.save('mnist_model.h5')步骤三：模型转换为了在嵌入式设备上运行，我们需要将模型转换为TensorFlow Lite格式。...以下是转换模型的代码：import tensorflow as tf# 加载模型model = tf.keras.models.load_model('mnist_model.h5')# 转换为TensorFlow...Lite格式converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)tflite_model = converter.convert()#...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...Lite：pip install tflite-runtime运行模型： 在Raspberry Pi上创建一个Python脚本（如run_model.py），并将上述运行模型的代码复制到该脚本中。
因为移动设备的硬件资源有限，直接使用大模型往往会卡顿，无法顺畅运行。所以，如何在移动端高效地部署和优化模型，成了开发的关键。...4.1 使用 TensorFlow 训练模型,最后导出 .tflite 模型 以下模型训练的代码，最后生成nim_model.tflite 文件部署： import tensorflow as tf...Lite 模型 converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model) tflite_model = converter.convert...() # 保存模型文件 with open('nim_model.tflite', 'wb') as f: f.write(tflite_model) 保存模型文件代码码会输出一个 nim_model.tflite...我特别喜欢它的 API 设计，它让复杂的模型推理工作变得直观易懂。通过一些工具和指南，轻松就能将 Keras 模型转换为 .tflite 文件并集成到 Android 项目中。
另一方面，TFLite 转换器在可用于训练 TF 模型的强大设备上运行，并将训练后的 TF 模型转换为解释器的有效形式。...TFLite 旨在通过硬件加速以及预融合的激活和偏差进行高效和优化。 TFLite 的基本开发工作流程是选择模型，转换模型，将其部署到所需的设备并优化模型。...该模型可以是任何东西，从tf.keras自定义训练模型到从 TF 本身获取的预训练模型。 TFLite 入门 使用 TFLite 的第一步是选择要转换和使用的模型。...使用经过微调的模型或经过定制训练的模型需要另一步骤，将它们转换为 TFLite 格式。 TFLite 旨在在设备上高效地执行模型，而这种效率的某些内在原因来自用于存储模型的特殊格式。...可以通过三种方式将 TF 模型转换为 TFLite 模型：从已保存的模型，tf.keras模型或具体函数。
以下是训练模型的代码：import tensorflow as tf# 加载MNIST数据集mnist = tf.keras.datasets.mnist(x_train, y_train), (x_test..., y_test))# 保存模型model.save('mnist_model.h5')步骤三：模型转换为了在移动和嵌入式设备上运行，我们需要将模型转换为TensorFlow Lite格式。...以下是转换模型的代码：import tensorflow as tf# 加载模型model = tf.keras.models.load_model('mnist_model.h5')# 转换为TensorFlow...Lite格式converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)tflite_model = converter.convert()#...保存转换后的模型with open('mnist_model.tflite', 'wb') as f: f.write(tflite_model)步骤四：在移动设备上运行模型我们可以使用TensorFlow
实验效果有差距：部分模型在 MXNet 上可能无法达到 state-of-the-art 的效果。 MXNet 已被移至 Apache Attic，原因是这个项目不活跃。...ONNX Runtime 可以与 PyTorch、Tensorflow/Keras、TFLite、scikit-learn 和其他框架中的模型一起使用。...模型转换：通过 TensorFlow 提供的转换工具，可以将 TensorFlow 模型转换为 TFLite 格式。这包括全模型量化、权重量化等优化措施，进一步减小模型大小并提升运行效率。...不足： 功能限制：与完整版 TensorFlow 相比，TFLite 的操作支持更少，可能无法直接运行一些复杂模型。...它通过将这些模型转换为高效的 C 代码来实现快速预测，特别是在低延迟或资源受限的环境中。
import tensorflow as tf # 原始复杂模型 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(1024, activation...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...(optimized_model) tflite_model = converter.convert() # 保存转换后的模型 with open('optimized_model.tflite',...'wb') as f: f.write(tflite_model) ONNX ONNX (Open Neural Network Exchange) 是一个开放的深度学习模型格式，支持多种框架之间的互操作性
首先，需要将数据集转换为适合嵌入式系统使用的格式。...模型训练与压缩 在PC上使用Python和TensorFlow训练一个简单的卷积神经网络（CNN）模型，并将其转换为适合嵌入式系统的格式。...import tensorflow as tf from tensorflow.keras.datasets import mnist from tensorflow.keras.models import...] tflite_model = converter.convert() # 保存模型 with open('model.tflite', 'wb') as f: f.write(tflite_model...步骤 数据准备：获取MNIST数据集并转换为适合嵌入式系统使用的格式。 模型训练与量化：使用预训练的TensorFlow Lite模型。 模型部署：将模型部署到Raspberry Pi上。
解读: 此处我们想要得到的是 .tflite 格式的模型，用于在移动端或者嵌入式设备上进行部署 下表罗列的是 TFLite Model Maker 目前支持的几个任务类型 Supported Tasks...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...: pip install tflite-model-maker 本质完成的是分类任务 更换不同的模型，看最终的准确率，以及 TFLite 的大小、推断速度、内存占用、CPU占用等 下面的代码片段是用于下载数据集的...总体来说符合模型的泛化规律 import os import time import numpy as np import tensorflow as tf from tflite_model_maker...Used when converting the keras model to the TFLite model with full interger quantization.
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...-U coremltools安装这些软件，因为我们还将在下一部分中使用它来转换 Keras 模型。...将 Core ML 与 Keras 和 TensorFlow 结合使用 coremltools 工具还正式支持转换使用 Keras 构建的模型（请参见keras.convert链接）。...使用 coremltools 生成模型的 Core ML 格式的另一种方法是，首先将 Keras 构建的模型保存为 Keras HDF5 模型格式，这是我们在第 10 章，“构建类似 AlphaZero...TensorFlow Lite 和 Core ML 现在都有一些严重的限制，导致它们无法转换我们在书中构建的复杂的 TensorFlow 和 Keras 模型。
import tensorflow as tf # 将模型转换为TensorFlow Lite格式 converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model...(student_model) tflite_model = converter.convert() # 保存压缩后的模型 with open('student_model.tflite', 'wb'...) as f: f.write(tflite_model) 5....converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(student_model) tflite_model = converter.convert...() with open('student_model.tflite', 'wb') as f: f.write(tflite_model) 6.
TFLite 测 试 为了测试转换后的模型，我生成了一组大约 1000 个输入张量，并为每个模型计算了 PyTorch 模型的输出。...在相同的输入下，平均误差反映了在相同的输入下，转换后的模型输出与原始 PyTorch 模型输出相比有多大的不同。 我决定将平均误差小于 1e-6 的模型视为成功转换的模型。...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，在新创建的tflite模型上运行 推理 可以平静地进行。...然后，我发现我的网络使用的许多操作仍在开发中，因此正在运行的 TensorFlow 版本 2.2.0 无法识别它们。
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'...import tensorflow as tf# 加载训练好的姿态估计模型model = tf.keras.models.load_model('pose_estimation_model.h5')#...需要先准备一个TensorFlow Lite模型（.tflite文件），该模型用于图像分类任务。.../4")])# 转换TensorFlow模型为TVM Relay格式with tvm.relay.build_config(opt_level=3): mod, params = relay.frontend.from_keras
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