TensorFlow Lite API Reference

TensorFlow Lite 是一个轻量级的解决方案，旨在为移动和嵌入式设备提供高性能的机器学习推理能力。以下是 TensorFlow Lite API 的参考信息。

快速入门

API 概览

TensorFlow Lite API 提供了以下功能：

  • 模型加载：加载 TensorFlow 模型到内存中。
  • 模型执行：执行加载的模型，并获取推理结果。
  • 模型优化：对模型进行优化，以适应特定设备。

模型加载

  • tflite.Interpreter()：创建一个新的 Interpreter 实例。
  • interpreter.allocate_tensors()：为 Interpreter 分配内存和 Tensors。

模型执行

  • interpreter.invoke()：执行模型推理。
  • interpreter.get_tensor()：获取模型的输出 Tensor。

模型优化

  • tflite.OptimizeFor()：根据设备选择优化策略。

示例

以下是一个简单的示例，展示了如何使用 TensorFlow Lite API 加载和执行模型：

import tensorflow as tf


interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="model.tflite")

# 分配内存
interpreter.allocate_tensors()

# 获取输入和输出 Tensor
input_details = interpreter.get_input_details()
output_details = interpreter.get_output_details()

# 执行模型推理
interpreter.invoke()

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

# 打印输出结果
print(output_data)

图片示例

这里展示了一个 TensorFlow Lite 模型的示例图片：

TensorFlow Lite Model