我发现自己从 StackOverflow 帖子和 GitHub 的问题中搜集了一些信息。我的目标是分享我的经验，以帮助其他像我一样“迷失”的人。 免责声明：本文并非关于如何正确进行转换的指南。...可是我不太熟悉这些选项，但我已经知道 onnx-tensorflow 工具导出的内容是一个冻结的图，所以，这三个选项都帮不了我。 我在网上搜索了很久之后，这个家伙 基本上拯救了我。...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。..., '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。
这是我创建的一张图表，展示了如何从一个转换到另一个，一步一步解释这中间涉及到的东西。 ? 从MNIST训练脚本中，我们得到文本可读形式(.pbtxt)的Graph Def、检查点和保存的图形。...请参考附录了解如何导入和使用它。 审查.pbtxt图，我们看到： ?...冻结图 - 这将冻结GraphDef中的检查点变量 freeze_graph --input_graph=/tmp/mnist_graph_def_with_ckpts/graph.pbtxt --input_checkpoint...结果是：/tmp/mnist_graph_def_with_ckpts/frozen_mnist.pb下的冻结图。此时，再次检查Tensorboard中的图形是个好主意。...在接下来的文章中，我们将切换到移动开发并看看如何使用我们新近转换的mnist.tflite文件在Android应用程序中检测手写数字。
(弃用)二、tf.lite.OpHint类它允许您使用一组TensorFlow操作并注释构造，以便toco知道如何将其转换为tflite。这在张量流图中嵌入了一个伪函数。...这个值可以从get_output_details中的'index'字段中获得。返回值：一个函数，它可以返回一个指向任意点的内部TFLite张量状态的新的数字数组。...仅当图无法加载到TensorFlow中，且input_tensors和output_tensors为空时才使用。(默认没有)output_arrays:用于冻结图形的输出张量列表。...仅当图无法加载到TensorFlow中，且input_tensors和output_tensors为空时才使用。...classmethodfrom_frozen_graph( cls, graph_def_file, input_arrays, output_arrays, input_shapes=None)从包含冻结图的文件创建
我们首先获得一个TensorFlow冻结图（frozen graph），其中包含我们可以与TensorFlow Lite一起使用的兼容操作。...然后，要获取冻结图，请使用以下命令从models/research目录运行脚本export_tflite_ssd_graph.py： python object_detection/export_tflite_ssd_graph.py...目录中，你现在应该看到两个文件：tflite_graph.pb 和tflite_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的冻结图，并且这是我们要使用的图。...这将通过以下命令将生成的冻结图（tflite_graph.pb）转换为TensorFlow Lite flatbuffer格式(detec .tflite)。
本文旨在展示如何通过以下步骤使用TensorFlow的对象检测API训练实时视频对象检测器并将其快速嵌入到自己的移动应用中： 搭建开发环境 准备图像和元数据 模型配置和训练 将训练后的模型转换为TensorFlow...安装Bazel并生成冻结图 将需要首先安装Bazel构建工具（请参阅不同操作系统的安装指南）。...Lite一起使用的兼容操作的TensorFlow冻结图。...要获取冻结图，可以export_tflite_ssd_graph.py直接从中使用模板脚本tf-models/research。...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
获取模型主要有三种方法，第一种是在训练的时候就保存tflite模型，另外一种就是使用其他格式的TensorFlow模型转换成tflite模型，第三中是检查点模型转换。...，以下操作是冻结图。...但如果是其他的模型，要先冻结图，然后再执行之后的操作。 .....tflite： input_file是已经冻结的图； output_file是转换后输出的路径； output_arrays这个可以在mobilenet_v1_1.0_224_info.txt中获取；...开始冻结图： bazel build tensorflow/python/tools:freeze_graph bazel-bin/tensorflow/python/tools/freeze_graph
； 如何编译带有 GPU 代理的 TensorFlow Lite。...[图1 原始模型Graph] 图：原始模型Graph 不过从我对文档的理解来看，感觉更像是添加的一种硬件后端（代理我想应该只是调用调用层面，不是底层实现，另外在Hexagon DSP的委托代理部分，文档坦言说...添加其他所需的方法 }; // 为核心节点创建一个替代主 TfLite Graph 中的子图的 TfLiteRegistration。...image.png 这点上 TensorFlow MobileNetV1和V2的共同结构（见上图，分别是MobileNetV1的TensorFlow原始模型、TFLite模型、Caffe模型可视化）就是模型最后有...由于TensorFlow官网文档不提供ADB Shell环境的性能测试方法，但在TensorFlow的仓库有提TFLite Model Benchmark Tool，并在readme里有写道如何使用和编译
冻结模型：合并检查点和模型文件，也称为冻结图。...提供的toco工具将步骤 3 中的冻结模型转换为 TFLite 格式： $ toco --input_file=frozen_model.pb --input_format=TENSORFLOW_GRAPHDEF...我们学习了如何为 iOs 和 Android 构建 TFMobile 和 TFLite 应用。我们在本章中使用了 TensorFlow 演示应用作为示例。...在训练模型时，您可以构建计算图，运行图以进行训练，并评估图以进行预测。重复这些任务，直到您对模型的质量感到满意为止，然后将图与学习的参数一起保存。在生产中，图是从文件构建或恢复的，并使用参数填充。...提供了一个编译器和软件栈，可将 API 调用从 TensorFlow 图转换为 TPU 指令。
API 开发的 TensorFlow 模型 本节介绍如何转换使用 TensorFlow 对象检测 API 创建的冻结图。...具体函数：具有单个输入和输出的 TensorFlow 图。 将 TensorFlow 模型转换为 tflite 格式 本节将描述如何将 TensorFlow 模型转换为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文件和相应的tflite文件的位置。...在本节中，我们将回顾模型输出的组成部分，并学习如何冻结模型。 冻结模型涉及以某种格式保存 TensorFlow 图和权重，以后可用于推断。...训练完成后，涉及的步骤包括生成冻结图，转换tflite表单并部署到移动设备。
背景介绍 随着软硬件技术的发展，智能穿戴式设备逐渐从概念走向商用化。...在 Android 端加载 .tflite文件，具体过程如下所示：图片深度学习模型格式转化 预想中这部分应该没有任何难度，通过几行代码就能实现模型格式转化，奈何实际执行过程中一直报错，显示找不到相应的库函数...我们通过调用 'org.tensorflow:tensorflow-lite-support:0.1.0'实现 .tflite 模型的加载，后续编写数据接口函数，对硬件端传输的数据进行解算，并作为输入参数传递给深度学习模型...，图4展示了模型的预测结果（与Linux端部署完全一致）。...(arr, 0, arr.size) findViewById(R.id.tv_result).apply { text = "原始数据
在本节中，我们将简要介绍一下如何在每个人中使用它。 tf.autograph函数 到目前为止，我们已经看到了如何从 Python 函数创建 TensorFlow 图的代码。...分析 SavedModel 工件 在本小节中，我们将详细研究SavedModel如何序列化和反序列化 TensorFlow 图。...在本节中，我们将简要介绍如何安装此工具，使用它分析图的不同组件并运行计算图。 该工具与 TensorFlow 二进制文件捆绑在一起。...您可能还记得，模型接受任何维数的张量，并返回包含原始元素平方的相同形状的张量。 首先让我们看一下模型中存在的元图数量。...在下一章中，我们将学习如何从 TF1.x 迁移到 TF2.0。
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。...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。 ?...summary_op = tf.summary.merge_all() # 指定一个文件用来保存图 train_summary_writer = tf.summary.FileWriter
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。...tf.lite.constants.QUANTIZED_UINT8 converter.quantized_input_stats = {"inputs":(0., 1.)} # mean, std_dev，需要自己从训练集...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。...接下来我们写3个测试函数来测试一下原始的checkpoint模型，pb模型和tflite模型的表现。...,就应该使用这个函数.为了方便起见,一个全局的图对象被默认提供,要是你没有 # 显式创建一个新的图的话,所有的操作(ops)都会被添加到这个默认的图里面来.
您的 Xcode 项目应类似于以下屏幕截图： 图 11.1：使用 TensorFlow Lite Pod 的新 Xcode iOS 项目 我们仅向您展示如何在 iOS 应用中使用 TensorFlow...在 iOS 中使用自定义 TensorFlow Lite 模型 在前面的章节中，我们已经训练了许多定制的 TensorFlow 模型，并将其冻结以供移动使用。...基于 Objective-C 和 Swift 的 iOS 应用： 图 11.8：在 Objective-C 应用中显示从 Keras 和 TensorFlow 转换而来的股票预测 Core ML 模型...图 11.9：在 Swift 应用中显示从 Keras 和 TensorFlow 转换而来的股票预测 Core ML 模型 要在 Objective-C 中使用该模型，请创建具有指定数据类型和形状的Stock...现在，让我们看看如何为 TensorFlow 中的 CartPole 问题实现策略梯度。
examples 目录下，在该目录你会发现很多的示例： 示例 介绍 audio_classification 音频分类 bert_qa BERT问答 classification_by_retrieval 按检索分类...3.1 tflite 模型介绍 如果不导入该四种模型库，在运行时App会崩溃的。 在这个示例Demo中，展示了四种姿态模型。...如果你能正确访问外网，在build 构造项目时Gradle会自动调用download.gradle里面的模型下载任务，从网络中下载相关模型文档，并进行重命令， 然后存储在assets目录下。...在代码中ml/MoveNet.kt文件第53行代码中，标注了movenet_lightning.tflite的文件名称： // TFLite file names....= "movenet_thunder.tflite" 在MoveNoetMultiPose.kt文件的第93行代码中，标注了movenet_multipose_fp16.tflite的文件名称： return
二、讲解核心代码 首先看一下如何使用 TensorFlow 进行基础的机器学习开发。...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...TensorFlow Lite 提供了量化技术，模型的权重和激活函数从浮点数表示转换为整数，从而减少模型大小加快推理速度。...挑战点： • 在模型压缩的过程中，如何在保持模型精度的同时降低模型大小。 • 实现轻量级模型时，如何减少运算资源的消耗而不影响用户体验。...在原始模型大小过大的情况下，通过量化能将模型大小减少近 75%，对于移动设备来说，这种优化是非常实用的。 6.2 如何通过量化技术优化模型 模型权重和激活函数的浮点数表示形式转换为整数表示的过程。
计算图描述了数据和操作之间的连接，将数据从输入引导到输出。会话则是标识并封装运行时环境的对象，可供程序使用。TensorFlow 广泛应用于机器学习、深度学习、自然语言处理、图像识别等多个领域。...长期作为 Tensorflow 框架的试验特性进行开发，至今已超过两三年。随着 Tensorflow 2.X 的发布，XLA 终于从试验特性转变为默认打开的特性。...它可以将原始 ONNX 模型进行硬件无关的图优化，然后获取当前支持的硬件对应的算子库，将模型切分为多个子模型，最后在下发到各个硬件平台上执行。...ONNX Runtime 可以与 PyTorch、Tensorflow/Keras、TFLite、scikit-learn 和其他框架中的模型一起使用。...易于集成： 编译后的模型可以轻松地集成到现有的应用程序中，无需依赖原始训练框架。
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： ?...最后，对于concat层，将contact层的输入直接送入下面的操作中，不用单独进行concat后在输入计算，相当于减少了一次传输吞吐，然后就获得了如Figure4所示的最终计算图。 ?...通过上述的一些操作，网络图由Figure1简化为了Figure4的形式。...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。...从概念上看，转换代码用已融合算子替换了此接口的复合实现。在 prepare-composite-functions 传递中，插入转换代码。 调用 TensorFlow Lite 转换器。
Tensorflow2的h5格式的模型转换成tflite格式模型非常方便。...本教程就是介绍如何使用Tensorflow2的Keras接口训练分类模型并使用Tensorflow Lite部署到Android设备上。...的keras搭建的一个MobileNetV2模型并训练自定义数据集，本教程主要是介绍如何在Android设备上使用Tensorflow Lite部署分类模型，所以关于训练模型只是简单介绍，代码并不完整。...核心代码如下，创建一个子线程，子线程中不断从摄像头预览的AutoFitTextureView上获取图像，并执行预测，并在页面上显示预测的标签、对应标签的名称、概率值和预测时间。...图片相机实时识别效果图：图片
Tensorflow2的h5格式的模型转换成tflite格式模型非常方便。...本教程就是介绍如何使用Tensorflow2的Keras接口训练分类模型并使用Tensorflow Lite部署到Android设备上。...的keras搭建的一个MobileNetV2模型并训练自定义数据集，本教程主要是介绍如何在Android设备上使用Tensorflow Lite部署分类模型，所以关于训练模型只是简单介绍，代码并不完整。...核心代码如下，创建一个子线程，子线程中不断从摄像头预览的AutoFitTextureView上获取图像，并执行预测，并在页面上显示预测的标签、对应标签的名称、概率值和预测时间。...[在这里插入图片描述] 相机实时识别效果图： [在这里插入图片描述]
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