TensorFlow Lite 评估实践

TensorFlow Lite 是一个轻量级的深度学习框架，专门为移动和嵌入式设备设计。本页面将介绍 TensorFlow Lite 的评估实践，帮助您更好地理解和应用 TensorFlow Lite。

评估指标

在评估 TensorFlow Lite 模型时，以下指标是常用的：

准确率（Accuracy）：模型预测正确的样本数占总样本数的比例。
召回率（Recall）：模型正确预测为正类的样本数占实际正类样本数的比例。
F1 分数（F1 Score）：准确率和召回率的调和平均数。

评估方法

1. 使用 TensorFlow Lite Interpreter

TensorFlow Lite Interpreter 是 TensorFlow Lite 的主要执行引擎。以下是一个简单的评估示例：

import tensorflow as tf

# 加载模型
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="model.tflite")

# 准备测试数据
test_data = ...

# 运行模型
interpreter.allocate_tensors()
input_details = interpreter.get_input_details()
output_details = interpreter.get_output_details()

for data in test_data:
    interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], data)
    interpreter.invoke()
    predictions = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])
    # ... 处理预测结果 ...

2. 使用外部评估工具

除了 TensorFlow Lite Interpreter，您还可以使用外部评估工具，如 eval.py，它是一个基于 Python 的评估脚本。

python eval.py --model_path model.tflite --test_data test_data.csv

扩展阅读

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