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tensorflow pb to tflite 精度下降詳解_python_腳本之家
思路主要是想使用tflite部署到安卓端,但是在使用tflite的時(shí)候發(fā)現(xiàn)模型的精度大幅度下降,已經(jīng)不能支持業(yè)務(wù)需求了,最后就把OCR模型調(diào)用寫(xiě)在服務(wù)端了,但是精度下降的原因目前也沒(méi)有找到,現(xiàn)在這里記錄一下。 工作思路: 1.訓(xùn)練圖像分類(lèi)模型;2.模型固化成pb;3.由pb轉(zhuǎn)成tflite文件; 但是使用python 的tf interpreter 調(diào)用
www.dbjr.com.cn/article/1872...htm 2025-5-25
keras .h5轉(zhuǎn)移動(dòng)端的.tflite文件實(shí)現(xiàn)方式_python_腳本之家
tflite_model=converter.convert() open(output_graph_name,"wb").write(tflite_model) print("generate:",output_graph_name) 補(bǔ)充知識(shí):如何把Tensorflow模型轉(zhuǎn)換成TFLite模型 深度學(xué)習(xí)迅猛發(fā)展,目前已經(jīng)可以移植到移動(dòng)端使用了,TensorFlow推出的TensorFlow Lite就是一款把深度學(xué)習(xí)應(yīng)用到移動(dòng)端的框架技術(shù)。 使用TensorFl...
www.dbjr.com.cn/article/1872...htm 2025-6-6
YOLOv5車(chē)牌識(shí)別實(shí)戰(zhàn)教程(四)模型優(yōu)化與部署_python_腳本之家
tf_rep = prepare(onnx_model) #將TensorFlow模型轉(zhuǎn)換為T(mén)ensorFlow Lite格式 converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(tf_rep) tflite_model = converter.convert() with open('best.tflite','wb') as f: f.write(tflite_model) 然后,在Android和iOS設(shè)備上使用TensorFlow Lite加載并運(yùn)行模型。
www.dbjr.com.cn/article/2799...htm 2025-6-11
pytorch模型轉(zhuǎn)換為onnx可視化(使用netron)_python_腳本之家
TensorFlow Lite (.tflite) PaddlePaddle (.zip, model) TensorFlow.js CNTK (.model, .cntk) 并且實(shí)驗(yàn)性支持: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 TorchScript (.pt, .pth) PyTorch (.pt, .pth) Torch (.t7) Arm NN (.armnn) BigDL (.bigdl, .model) ...
www.dbjr.com.cn/python/284740v...htm 2025-6-11
Tensorflow 模型轉(zhuǎn)換 .pb convert to .lite實(shí)例_python_腳本之家
--output_format=TFLITE \ --input_shape=1,224,224,3\# 輸入圖像寬高 --input_array=input\# 輸入節(jié)點(diǎn)名稱(chēng)<參考1> --output_array=MobilenetV1/Predictions/Reshape_1 \# 輸出節(jié)點(diǎn)名稱(chēng)<參考1> --inference_type=FLOAT\# 圖像數(shù)據(jù)類(lèi)型 --input_data_type=FLOAT ...
www.dbjr.com.cn/article/1801...htm 2025-5-26
C++ TensorflowLite模型驗(yàn)證的過(guò)程詳解_C 語(yǔ)言_腳本之家
有一個(gè)手撐檢測(cè)的tflite模型,需要在開(kāi)發(fā)板上跑起來(lái)。手機(jī)版本的已成熟,要移植到開(kāi)發(fā)板上?，F(xiàn)在要驗(yàn)證tflite模型文件在板子上的運(yùn)行結(jié)果要和手機(jī)上一致。 前提:為了多次重復(fù)測(cè)試,在Android端使用了同一幀數(shù)據(jù)(從一個(gè)錄制的mp4中固定取一張圖)測(cè)試代碼如下圖 下面是測(cè)試過(guò)程 記錄下Android版API運(yùn)行推理前的圖片數(shù)...
www.dbjr.com.cn/article/2209...htm 2025-6-8
Keras模型轉(zhuǎn)成tensorflow的.pb操作_python_腳本之家
在移動(dòng)端的模型,若選擇tensorflow或者keras最基本的就是生成tflite文件,以本文記錄一次轉(zhuǎn)換過(guò)程。環(huán)境tensorflow 1.12.0python 3.6.5h5 model saved by `model.save('tf.h5')`直接轉(zhuǎn)換1 2 3 `tflite_convert --output_file=tf.tflite --keras_model_file=tf.h5` output `TypeError: __init__() missing ...
www.dbjr.com.cn/article/1902...htm 2025-5-26
Python Transformers庫(kù)(NLP處理庫(kù))案例代碼講解_python_腳本之家
model = TFBertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased") # 轉(zhuǎn)換為TFLite converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model) converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT] # 動(dòng)態(tài)范圍量化 tflite_model = converter.convert() with open("model_quant.tflite", "wb"...
www.dbjr.com.cn/python/340361h...htm 2025-6-9
手把手教你YOLOv5如何進(jìn)行區(qū)域目標(biāo)檢測(cè)_python_腳本之家
else: # tensorflow model (tflite, pb, saved_model) imn = img.permute(0, 2, 3, 1).cpu().numpy() # image in numpy if pb: pred = frozen_func(x=tf.constant(imn)).numpy() elif saved_model: pred = model(imn, training=False).numpy() elif tflite: if int8: scale, zero_point ...
www.dbjr.com.cn/article/2706...htm 2025-6-7