加载 TensorFlow 模型

TensorFlow Lite Python API 文档

TensorFlow Lite 是一个开源的跨平台框架，用于在移动和嵌入式设备上部署机器学习模型。以下是对 TensorFlow Lite Python API 的简要介绍。

安装 TensorFlow Lite

首先，您需要安装 TensorFlow Lite。可以通过以下命令进行安装：

pip install tensorflow-lite

Python API 简介

TensorFlow Lite 提供了丰富的 Python API，方便您进行模型转换、加载和运行。

模型转换：将 TensorFlow 模型转换为 TensorFlow Lite 格式。
模型加载：加载 TensorFlow Lite 模型。
模型运行：在设备上运行 TensorFlow Lite 模型。

模型转换

以下是一个简单的模型转换示例：

import tensorflow as tf


model = tf.keras.models.load_model('path/to/your/model')

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

# 保存转换后的模型
with open('path/to/your/tflite_model.tflite', 'wb') as f:
    f.write(tflite_model)

模型加载与运行

以下是一个简单的模型加载与运行示例：

import tensorflow as tf

# 加载 TensorFlow Lite 模型
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_content=tflite_model)

# 配置输入和输出
interpreter.allocate_tensors()
input_details = interpreter.get_input_details()
output_details = interpreter.get_output_details()

# 准备输入数据
input_data = np.array([[[1.0, 2.0, 3.0]]], dtype=np.float32)

# 运行模型
interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], input_data)
interpreter.invoke()

# 获取输出结果
output_data = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])

print(output_data)

扩展阅读

更多关于 TensorFlow Lite 的信息，请访问 TensorFlow Lite 官方文档。