TensorFlow Lite Micro 模型转换指南

TensorFlow Lite Micro 是 TensorFlow 的轻量级版本，专为嵌入式设备设计。本指南将介绍如何将 TensorFlow 模型转换为 TensorFlow Lite Micro 格式。

转换步骤

1. 准备模型：首先，您需要有一个 TensorFlow 模型。这可以通过 TensorFlow 的训练流程获得。
2. 转换模型：使用 TensorFlow Lite Converter 将 TensorFlow 模型转换为 TensorFlow Lite 格式。
3. 优化模型：使用 TensorFlow Lite Micro 的优化工具进一步优化模型，以适应嵌入式设备的资源限制。

优化工具

• TensorFlow Lite Micro Optimizer：用于优化模型大小和性能。
• TensorFlow Lite Micro Quantization：用于减少模型大小和加速推理。

示例

以下是一个简单的示例，展示如何将一个模型转换为 TensorFlow Lite Micro 格式：

import tensorflow as tf

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('path/to/your/model.h5')

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

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

扩展阅读

想要了解更多关于 TensorFlow Lite Micro 的信息，请访问我们的官方文档。

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