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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