TensorFlow Lite 转换教程

TensorFlow Lite 是一个轻量级的解决方案，用于在移动和嵌入式设备上部署机器学习模型。本文将介绍如何将 TensorFlow 模型转换为 TensorFlow Lite 格式。

转换步骤

准备模型: 首先，您需要有一个 TensorFlow 模型。这个模型可以是训练好的，也可以是正在训练中的。
安装 TensorFlow Lite 转换工具: 使用以下命令安装 TensorFlow Lite 转换工具：
```
pip install tensorflow-lite
```

转换模型: 使用以下命令将模型转换为 TensorFlow Lite 格式：

tensorflow_convert --input_graph=<模型路径> --input_tensor=<输入张量名> --output_file=<输出文件路径>

验证模型: 使用 TensorFlow Lite Interpreter 验证转换后的模型。

代码示例

以下是一个简单的代码示例，展示如何将 TensorFlow 模型转换为 TensorFlow Lite 格式：

import tensorflow as tf

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('path/to/your/model')

# 转换模型
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
tflite_model = converter.convert()

# 保存模型
with open('path/to/your/tflite_model.tflite', 'wb') as f:
    f.write(tflite_model)

更多信息

如果您想了解更多关于 TensorFlow Lite 的信息，请访问TensorFlow Lite 官方文档。