今天主要是利用tflite来跑一下这个量化算法，量化一个最简单的LeNet-5模型来说明一下量化的有效性。tflite全称为TensorFlow Lite，是一种用于设备端推断的开源深度学习框架。...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。...然后后面保存为saved_model是干什么的呢？...代码如下： # 将Saved_Model转为tflite，调用的tf.lite.TFLiteConverter def convert_to_tflite(): saved_model_dir.../pb_model" converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_dir,
(默认设置((OpsSet.TFLITE_BUILTINS)))1、__init____init__(supported_ops=None)九、tf.lite.TFLiteConverter将TensorFlow...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的目标数据类型。...write(tflite_model)# Converting a SavedModel.converter = lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_dir...)tflite_model = converter.convert()# Converting a tf.keras model.converter = lite.TFLiteConverter.from_keras_model_file...(弃用)3、from_saved_model@classmethodfrom_saved_model( cls, saved_model_dir, input_arrays=None,
模型间的相互转换在深度学习应用中很常见，paddlelite和TensorFlowLite是移动端常用的推理框架，有时候需要将模型在两者之间做转换，本文将对转换方法做说明。.../save_cn.html中的描述 Step2：From ONNX to TensorFlow 使用https://github.com/onnx/onnx-tensorflow pip install...在model.pb目录下可以看到saved_model.pb Step3：From TensorFlow to tflite 参考https://www.tensorflow.org/lite/convert...hl=zh-cn 编写python脚本 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
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...convert_from_saved_model_tf2: Convert to TFLite from saved_model in TF 2.x....) model.save(save_path, include_optimizer=False, save_format='tf') converter = lite.TFLiteConverter.from_saved_model
bazel版本下载，各个版本的Tensorflow与各个编译环境映射表如下。...格式模型 除了使用transform_graph工具对pb模型进行量化转换外，还可以使用TFLite对模型进行量化处理，但是需要注意的是，使用TFLite转换得到的量化模型是tflite结构，意味着只能在...tflite中运行（大部分场景为移动端），可以参考官网详细使用步骤：【https://www.tensorflow.org/lite/performance/post_training_quantization...】 一个简单的示例如下： import tensorflow as tf converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_dir...) converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.OPTIMIZE_FOR_SIZE] tflite_quant_model = converter.convert
，TensorFlow推出的TensorFlow Lite就是一款把深度学习应用到移动端的框架技术。...使用TensorFlowLite 需要tflite文件模型，这个模型可以由TensorFlow训练的模型转换而成。所以首先需要知道如何保存训练好的TensorFlow模型。...文件 官网代码是这样的 converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model_file('newModel.h5') tflite_model = converter.convert...() open("converted_model.tflite", "wb").write(tflite_model) 但我用的keras 2.2.4版本会报下面错误，好像说是新版的keras把relu6...) 看到生成的tflite文件表示保存成功了 也可以这么查看tflite网络的输入输出 import numpy as np import tensorflow as tf # Load TFLite
'saved h5 model!')...) # 生成非量化的tflite模型 converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model) tflite_model = converter.convert...() open(cfg.TFLITE_MODEL_FILE, 'wb').write(tflite_model) print('saved tflite model!')...import tensorflow as tf converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('mobilenet_v2') tflite_model...= converter.convert() open("mobilenet_v2.tflite", "wb").write(tflite_model) 在部署到Android中可能需要到输入输出层的名称
Tensorflow2的h5格式的模型转换成tflite格式模型非常方便。...)# 生成非量化的tflite模型converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)tflite_model = converter.convert...()open(cfg.TFLITE_MODEL_FILE, 'wb').write(tflite_model)print('saved tflite model!')...import tensorflow as tfconverter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('mobilenet_v2')tflite_model...= converter.convert()open("mobilenet_v2.tflite", "wb").write(tflite_model)在部署到Android中可能需要到输入输出层的名称，
网络层与算子融合是非常有效的方法，本文将配合TensorRT与tflite推理框架介绍下网络层与算子融合的原理与应用。 1.融合理论 下面配合TensorRT介绍下网络层与算子融合的原理。...通过融合的操作，使得 1.网络层数减少，数据通道缩短 2.相同结构合并，使得数据道路变宽 3.更高效利用GPU资源 2.tflite 算子融合 新版本的TensorFlow Lite 将更细化的一系列...使用 TFLiteConverter.from_saved_model API 转换为 TensorFlow Lite。.../tensorflow/compiler/mlir/lite/transforms/prepare_composite_functions_tf.cc#L115 TFLiteConverter.from_saved_model...https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/lite/TFLiteConverter#from_saved_model -1.参考 -1.0:https
比如，onnx文件的导出： onnx导出 1重大更新 TensorRT支持:TensorFlow, Keras, TFLite, TF.js模型导出现在完全集成使用python export.py -...include saved_model pb TFLite tfjs TensorFlow Edge TPU:新的更小的YOLOv5n(1.9M params)模型低于YOLOv5s(7.5M params...def export_tflite(keras_model, im, file, int8, data, ncalib, prefix=colorstr('TensorFlow Lite:')):...converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(keras_model) converter.target_spec.supported_ops...yolov5s_edgetpu.tflite # TensorFlow Edge TPU 2最新结果 3与6.0版本的精度对比 4参考 [1].https://github.com/ultralytics
可能还需要注意的是，我在张量中添加了批维度，尽管它为 1。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。...tensorflow file converter = tf.compat.v1.lite.TFLiteConverter.from_frozen_graph(TF_PATH, # TensorFlow...open(TFLITE_PATH, '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...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。.../my_model.tflite" example_input = get_numpy_example() print(f"Using tensorflow {tf.
然后训练得出.pb文件，放到指令TFLiteConverter里去实现第二步完整的量化，最后生成tflite模型，实现int8计算。...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。...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模型也是可以的，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的也是更加常用的转换方式...= converter.convert() open("tflite_model/eval_graph.tflite", "wb").write(tflite_model) 这样就会在tflite_model...quantized_input_states是定义输入的均值和方差，tensorflow lite的文档中说这个mean和var的计算方式是：mean是0到255之间的整数值，映射到浮点数 0.0f。
在分布式深度学习中，模型可能会有成千上万个参数，体积一个赛一个的大，如果能把所有常量值都用16位浮点数而不是32位浮点数来存储，那么模型大小就能压缩至一半，还是相当可观的。...在TensorFlow Lite converter上把32位模型的优化设置设为DEFAULT，然后把目标规范支持类型设置为FLOAT16： import tensorflow as tf converter...= tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_dir) converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT...] converter.target_spec.supported_types = [tf.lite.constants.FLOAT16] Tflite_quanit_model = converter.convert...默认情况下，模型是这样在CPU上运行的：把16位参数“上采样”为32位，并在标准32位浮点运算中执行操作。 这样做的原因是目前很多硬件还不支持加速fp16计算。
TAO工具包是由NVIDIA在Tensorflow和PyTorch基础上开发的低代码开源工具，用于抽象训练深度学习模型的复杂性。...我们将使用下面所示的decode_eff()函数首先将模型解码回TensorFlow格式，然后我们将使用以下代码进行训练后量化（PTQ），并获得一个INT8 tflite模型。...("Model provided is a saved model directory at {}".format(input_model_file)) saved_model = input_model_file...the saved model to tflite model.") converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model( saved_model...: model_size = tflite_file.write(tflite_model) print(f"TFLite model of size {model_size//MB} MB was
TAO工具包是由NVIDIA在Tensorflow和PyTorch基础上开发的低代码开源工具，用于抽象训练深度学习模型的复杂性。...我们将使用下面所示的decode_eff()函数首先将模型解码回TensorFlow格式，然后我们将使用以下代码进行训练后量化（PTQ），并获得一个INT8 tflite模型。...("Model provided is a saved model directory at {}".format(input_model_file)) saved_model = input_model_fileelse...saved model to tflite model.")converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model( saved_model,...= tflite_file.write(tflite_model)print(f"TFLite model of size {model_size//MB} MB was written to {output_model_file
引言在实际应用中，深度学习模型往往需要部署在资源受限的设备上，如移动设备或嵌入式系统。为了在这些设备上运行，我们需要减小模型的大小并降低其计算复杂度。知识蒸馏和模型压缩是两种常用的方法。 2....这些技术通过减少模型参数的数量或降低参数的精度来减小模型的大小和计算复杂度。 4. 实现步骤 数据准备 首先，我们需要准备数据集。在本教程中，我们将使用MNIST数据集。...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'..., y_test)) # 模型压缩 converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(student_model) tflite_model =
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...output_details[0]['index'])print("Predicted label:", np.argmax(output_data))步骤五：使用Docker进行容器化部署为了在不同的服务器环境中运行模型...以下是一个简单的Dockerfile示例：# 使用官方的TensorFlow镜像FROM tensorflow/tensorflow:latest# 复制模型文件到容器中COPY mnist_model.h5
思路主要是想使用tflite部署到安卓端，但是在使用tflite的时候发现模型的精度大幅度下降，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，但是精度下降的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 的tf interpreter 调用tflite文件就已经出现精度下降的问题，android..., output_arrays) tflite_model = converter.convert() open("converted_model.tflite", "wb").write(tflite_model...= converter.convert() open("/home/python/Downloads/aNew.tflite", "wb").write(tflite_model) 以上这篇tensorflow...pb to tflite 精度下降详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
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。...无论是在移动设备还是嵌入式系统中，TensorFlow Lite都能显著提高模型的运行效率和实用性。希望这篇教程对你有所帮助！
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