TensorFlow Lite 是一个用于在移动和嵌入式设备上运行机器学习模型的轻量级解决方案。本指南将介绍如何使用 TensorFlow Lite 进行推理。

推理流程

  1. 模型转换:将 TensorFlow 模型转换为 TensorFlow Lite 格式。
  2. 模型加载:在设备上加载转换后的模型。
  3. 准备输入数据:将实际输入数据准备为模型所需的格式。
  4. 执行推理:使用模型对输入数据进行推理。
  5. 处理输出结果:处理模型输出的推理结果。

图像处理示例

以下是一个使用 TensorFlow Lite 对图像进行分类的示例。

准备工作

  1. 获取模型:从 TensorFlow Model Garden 获取一个预训练的分类模型。
  2. 安装 TensorFlow Lite:在你的设备上安装 TensorFlow Lite。

代码示例

import tensorflow as tf

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

# 准备输入数据
image = tf.io.read_file('image.jpg')
image = tf.image.decode_jpeg(image, channels=3)
image = tf.expand_dims(image, 0)

# 执行推理
predictions = model.predict(image)

# 处理输出结果
class_id = np.argmax(predictions)

扩展阅读

想了解更多关于 TensorFlow Lite 的信息,可以阅读以下文档:

图像示例

image_processing