TensorFlow Lite 模型转换文档

TensorFlow Lite 是 TensorFlow 的轻量级解决方案，适用于移动和嵌入式设备。以下内容将介绍如何将 TensorFlow 模型转换为 TensorFlow Lite 格式。

模型转换步骤

准备模型: 确保您有一个训练好的 TensorFlow 模型。
选择转换工具: TensorFlow 提供了 tf.lite.TFLiteConverter 类用于模型转换。
执行转换: 使用转换工具将 TensorFlow 模型转换为 TensorFlow Lite 格式。

转换工具使用示例

import tensorflow as tf

# 加载 TensorFlow 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)

# 执行转换
tflite_model = converter.convert()

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

模型优化

转换后的模型可能需要进行优化以提高性能和减小大小。TensorFlow Lite 提供了多种优化选项，例如：

量化: 将浮点数权重转换为整数。
分离算子: 将某些算子分离以减少内存使用。

更多信息

想要了解更多关于 TensorFlow Lite 模型转换的信息，请访问 TensorFlow Lite 模型转换文档。