TensorFlow Lite 是 TensorFlow 的轻量级解决方案，适用于移动和嵌入式设备。本教程将向您介绍如何将 TensorFlow 模型导出为 TensorFlow Lite 格式。

导出步骤

  1. 准备模型：确保您已经训练了一个 TensorFlow 模型。
  2. 使用 tf.lite.TFLiteConverter：使用 TensorFlow Lite 的转换器将模型转换为 TensorFlow Lite 格式。
  3. 优化模型：根据需要优化模型，以提高性能和减小模型大小。
  4. 保存模型：将转换后的模型保存为 .tflite 文件。

示例代码

import tensorflow as tf

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('path_to_your_model')

# 创建转换器
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)

# 转换模型
tflite_model = converter.convert()

# 保存模型
with open('model.tflite', 'wb') as f:
    f.write(tflite_model)

优化模型

您可以使用以下方法优化模型：

  • 量化：将浮点数转换为整数，减少模型大小和计算量。
  • 剪枝：移除模型中的冗余权重，减少模型大小和计算量。
  • 知识蒸馏：使用一个小型的教师模型来训练一个更大的学生模型。

扩展阅读

TensorFlow Lite 模型转换流程图