的版本为:Tensorflow 1.14.0 转换模型 手机上执行预测,首先需要一个训练好的模型,这个模型不能是TensorFlow原来格式的模型,TensorFlow Lite使用的模型格式是另一种格式的模型...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。...1、最方便的就是在训练的时候保存tflite格式的模型,主要是使用到tf.contrib.lite.toco_convert()接口,下面就是一个简单的例子: import tensorflow as.../ bazel build tensorflow/python/tools:freeze_graph bazel build tensorflow/lite/toco:toco 获得到转换工具之后,我们就可以开始转换模型了...lite模型 bazel build tensorflow/lite/toco:toco bazel-bin/tensorflow/lite/toco/toco --input_file=/tmp/mobilenet_v2
class TocoConverter: 使用TOCO将TensorFlow模型转换为output_format。3、函数toco_convert(...): 使用TOCO转换模型。...(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。...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。...可以通过提供传递给build_toco_convert_protos的参数来定制转换(有关详细信息,请参阅文档)。此函数已被弃用。请使用lite。TFLiteConverter代替。
继Apple发布CoreML之后,Google发布了TensorFlow Lite的开发者预览版,这是TensorFlow Mobile的后续发展版本。...初识 显然从谷歌的TensorFlow Lite文档入手最好,这些文档主要在github上(https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow...在我的17年Macbook Pro上,这需要约1-2小时。...您应该能够像任何.pb文件一样使用它。 我强烈建议使用Tensorboard来检查图表。请参考附录了解如何导入和使用它。 审查.pbtxt图,我们看到: ?...转换为TFLite 最后一步是运行toco工具,及TensorFlow Lite优化转换器。唯一可能令人困惑的部分是输入形状。
TF Lite 不支持的 op; 对于不得不使用的情况,也需要结合具体的业务逻辑,优化设计,使得在移动端部署的二次开发的工作量尽可能的小。...转换工具可以直接采用 TF 官方的转换工具。.../kika bazel build -s -c dbg \ @org_tensorflow//tensorflow/contrib/lite/toco:toco \ //graph_tools/python...:tf2lite \ //graph_tools/python:tfecho \ //graph_tools/python:quantize 第一个就是模型转换工具 toco,建议采用独立的命令行版本...第二个是一个包含 toco 的小启动器,因为 toco 从命令列呼叫起来的话要填的参数比较多,所以这个启动器会使用 tensorflow 查询一些可以自动填的参数,来降低手动填的参数数量。
/object_detection/g3doc/detection_model_zoo.md 当我们训练我们的模型时,它将使用这些检查点作为训练的起点。...我们可以在TPU训练时使用更大的批尺寸,因为它们可以更轻松地处理大型数据集(在你自己的数据集上试验批尺寸时,请使用8的倍数,因为数据需要均匀分配8个TPU核心)。..._0.75_quant_pets_2018_06_29.zip 接下来,我们将使用TensorFlow Lite获得优化模型,我们要使用的是TOCO(TensorFlow Lite Optimizing...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)。...从tensorflow /目录运行: bazel run -c opt tensorflow / contrib / lite / toco:toco - \ --input_file = $ OUTPUT_DIR
模型来进行狗的品种识别任务,并且要在 TensorFlow Lite 中使用这种模型,我们首先需要使用 TensorFlow Lite 转换工具将其转换为 TensorFlow Lite 格式: bazel...build tensorflow/contrib/lite/toco:toco bazel-bin/tensorflow/contrib/lite/toco/toco \ --input_file...不幸的是,如果您尝试使用上一节中内置的bazel-bin/tensorflow/contrib/lite/toco/toco TensorFlow Lite 转换工具,将模型从 TensorFlow 格式转换为...TensorFlow Lite 格式,则它们都会失败,除了第 2 章, “通过迁移学习对图像进行分类”的再训练模型; 大多数错误属于“转换不受支持的操作”类型。...的移动游戏应用”中,在转换为 AlphaZero TensorFlow 检查点文件之前使用的格式。
AI 科技评论按:本文转发自TensorFlow 微信公众号。 TensorFlow Lite 2019 年发展蓝图分为四个关键部分:易用性、性能、优化和可移植性。...非常欢迎您在 TensorFlow Lite 论坛中评论我们的发展蓝图,并向我们提供反馈。...我们希望您了解一下 TensorFlow Lite 2019 年规划的总体概览,可能会因各种因素而随时变化,并且下列内容的先后顺序并不反映优先次序。...易用性 支持更多 op 根据用户反馈优先处理更多 op op 版本控制和签名 op 内核将获得版本号 op 内核将可以通过签名识别 新转换器 实现新的 TensorFlow Lite 转换器,该转换器将能更好地处理图形转换...(即控制流、条件语句等)并取代 TOCO 继续改进 TF Select Op 支持更多使用 TF Select(例如哈希表、字符串等)的转换类型 在通过 op 剥离使用 TF Select Op 时支持更小的二进制文件大小
2.使用数据标注工具 使用数据标注工具可以大幅度提升图片标注的效率,目前比较常用的有Labelme、labelImg等,这些项目大多数是开源的,当这些工具不满足我们的特定需求时,我们可以在开源项目的基础上直接修改使用...模型转换 不管是在Tensorflow Lite还是在Tensorflow Mobile跑,Tensorflow的模型都需要使用Tensorflow提供的工具转换,压缩模型大小并调整内存布局,转换后的模型才能适合在移动终端设备上跑.../lite/toco:toco -- \ --input_file=/tmp/mobilenet_v1_0.50_128/frozen_graph.pb \ --output_file=...转换成Quantized版本的示例如下: bazel run --config=opt \ //tensorflow/contrib/lite/toco:toco -- \ --input_file...GPU加速模型 虽然借助Tensorflow平台和Tensorflow Lite,模型已经可以在终端工作起来做图像识别分类了,但是Tensorflow Lite是基于CPU去做推断预测的,推断预测的速度不够理想
TensorFlow Lite可以与Android 8.1中发布的神经网络API完美配合,即便在没有硬件加速时也能调用CPU处理,确保模型在不同设备上的运行。 ?...TensorFlow Lite 模型 TensorFlow Lite 所用的模型是使用 TOCO 工具从 TensorFlow 模型转化而来的,来源就是经过冷冻生成的 Frozen Graph。...假如你已经得到了一个“够用”的模型了,而且你也没有源代码或者数据来重新进行训练,那么就使用当前的模型吧,没有任何问题。但如果你有源代码和数据,直接使用 TOCO 工具进行模型转化将会是最好的选择。...由于 TensorFlow Lite 对硬件加速接口良好的支持,开发者可以设计出性能更优的 App 供用户使用。...出于数据使用的需要,TensorFlow Lite 会同时创建 Buffer 的只读区域和分配可写 Buffer 区域。 由于解析器中包含了集体执行计算的代码,这一部分被称为 Kernel。
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...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。...TensorFlow Lite一起使用的兼容操作的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...-c opt tensorflow/lite/toco:toco -- \ --input_file=$OUTPUT_DIR/tflite_graph.pb \ --output_file=$OUTPUT_DIR
使用TensorFlow Lite并不一定都是机器学习专家。下面给大家分享我是如何开始在Android上构建自己的定制机器学习模型的。 移动应用市场正在快速发展。...所以ML kit和TensorFlow Lite的组合更适用于你的移动应用程序开发工作。使用这种组合是为了简化应用程序的开发过程,完善应用程序的功能。 ?...如何使用TensorFlow Lite 要使用TensorFlow lite定制Android应用程序解决方案,您需要遵循以下几个步骤。...步骤4 这一步是使用tflite_convert命令将模型转换为TensorFlow lite。转换器可以将你在前面步骤中获得的TensorFlow图优化为移动版本。...使用TOCO转换器,你不需要直接从源构建Tensorflow的映像。Firebase控制台直接帮助你优化文件。 ? 步骤5 这是将经过训练的模型合并到机器学习程序中的步骤。
昨天已经使用tflite测试了训练后量化,所以今天主要来看一下训练时量化时怎么做的。...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...附录 Tensorflow-Lite官方文档:https://tensorflow.google.cn/lite Tensorflow后量化官方实例:https://github.com/tensorflow.../tensorflow/blob/d035a83459330c87bbc527e3d480b65f32841997/tensorflow/contrib/lite/tutorials/post_training_quant.ipynb
TensorFlow Lite使用.jpeg TensorFlow Lite 是用于移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案。...对于离线的场合,云端的 AI 就无法使用了,而此时可以在移动设备中使用 TensorFlow Lite。...二. tflite 格式 TensorFlow 生成的模型是无法直接给移动端使用的,需要离线转换成.tflite文件格式。 tflite 存储格式是 flatbuffers。...因此,如果要给移动端使用的话,必须把 TensorFlow 训练好的 protobuf 模型文件转换成 FlatBuffers 格式。官方提供了 toco 来实现模型格式的转换。 三....而 TensorFlow Lite 的 Java API 使用了 Interpreter 类(解释器)来完成加载模型和运行模型的任务。后面的例子会看到如何使用 Interpreter。 四.
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。...会默认使用新格式保存,新格式的文件是这几个 model.ckpt.data-00000-of-00001 model.ckpt.index model.ckpt.meta Tensorflow自从开源之后就经常有改动...一个完整的神经网络由这两部分构成,Tensorflow 在保存时除了这两个文件还会在目录下自动生成 checkpoint, checkpoint的内容如下,它只记录了目录下有哪些网络。...Lite Tensorflow 提供了 TOCO 工具用来做转换, 必填的参数有下面这些, toco --graph_def_file=squeezenet_model.pb \ --input_format...而 output_arrays 跟转换成 PB 时的参数 --output_node_names 是一样的。
TensorFlow Lite 2019 年发展分为四个关键部分:易用性、性能、优化和可移植性。...易用性 支持更多 op 根据用户反馈优先处理更多 op op 版本控制和签名 op 内核将获得版本号 op 内核将可以通过签名识别 新转换器 实现新的 TensorFlow Lite 转换器,该转换器将能更好地处理图形转换...(即控制流、条件语句等)并取代 TOCO 支持长短期记忆 (LSTM) / 循环神经网络 (RNN) 增加对 LSTM 和 RNN 的完整转换支持 图形可视化工具 提供增强版图形可视化工具 预处理和后处理支持...继续扩展对 OpenGL 和 Metal op 的总支持 op 开源 提升 TFLite CPU 的性能 优化浮动和量化模型 优化 模型优化工具组 训练后量化 + 混合内核 训练后量化 + 定点内核 训练时量化
选自GitHub 作者:edvardHua 参与:路 本文介绍了如何使用 TensorFlow 在智能机上(包括安卓和 iOS 设备)执行实时单人姿态估计。...GitHub 地址:https://github.com/edvardHua/PoseEstimationForMobile 该 repo 使用 TensorFlow 实现 CPM 和 Hourglass...这里未使用常规的卷积,而是在模型内部使用了反向卷积(又叫 Mobilenet V2),以便执行实时推断。 ? 注:你可以修改网络架构,来训练更高 PCKh 的模型。...作者构建该 demo 的环境: 操作系统:macOS 10.13.6(mace 目前不支持 windows) Android Studio:3.0.1 NDK 版本:r16 在构建 mace-demo 时,.../tensorflow/contrib/lite/toco/toco \ --input_file=/model-xxx.pb \ --output_file
对于离线的场合,云端的 AI 就无法使用了,而此时可以在移动设备中使用 TensorFlow Lite。...二. tflite 格式 TensorFlow 生成的模型是无法直接给移动端使用的,需要离线转换成.tflite文件格式。 tflite 存储格式是 flatbuffers。...因此,如果要给移动端使用的话,必须把 TensorFlow 训练好的 protobuf 模型文件转换成 FlatBuffers 格式。官方提供了 toco 来实现模型格式的转换。 三....而 TensorFlow Lite 的 Java API 使用了 Interpreter 类(解释器)来完成加载模型和运行模型的任务。后面的例子会看到如何使用 Interpreter。 四....(如果没有的话,需要自己训练保存成pb文件,再转换成tflite 格式) 对于一个识别类,首先需要初始化 TensorFlow Lite 解释器,以及输入、输出。
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。...手机端使用TensorFlow Lite Interpreter解释器进行相应的优化,比如合并一些不必要的操作。 TensorFlow Lite的dependencies相比之前更小。...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。
Python API Python API 使我们可以轻松使用 TensorFlow Lite 转换器。 在本节中,我们将描述使用 tflite 转换器的 Python API。...对象检测 API – TOCO TOCO 代表 TensorFlow 优化转换器。...要了解对 TOCO 的详细了解,请访问以下 GitHub 页面。 以下代码描述了如何使用 TOCO 转换 TensorFlow 模型。...注意,在两个模型之间,我们使用了 TOCO。 原因是使用 tflite 时,转换后的模型不会在 Android 手机上检测到边界框。...”,我们使用 Google Colab 将检查点转换为冻结图。
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