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