TensorFlow Lite 是一个专门为移动和嵌入式设备设计的轻量级解决方案,旨在使机器学习模型能够在这些设备上高效运行。Python API 是 TensorFlow Lite 的一部分,允许开发者使用 Python 语言轻松地加载、运行和优化 TensorFlow 模型。

特性

  • 高效性:TensorFlow Lite 为移动和嵌入式设备优化,确保模型能够快速运行。
  • 灵活性:支持多种模型格式,包括 TensorFlow、Keras、TensorFlow Lite 等。
  • 易于使用:提供丰富的 Python 库,简化了模型的加载、运行和优化过程。

使用方法

以下是使用 TensorFlow Lite Python API 加载和运行模型的简单示例:

import tensorflow as tf

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('path_to_model.h5')

# 创建 TensorFlow Lite 解释器
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_content=model)

# 运行模型
input_data = np.array([1.0, 2.0, 3.0], dtype=np.float32)
interpreter.allocate_tensors()
input_details = interpreter.get_input_details()
interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], input_data)

interpreter.invoke()

output_details = interpreter.get_output_details()
output_data = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])

print(output_data)

更多使用方法请参考 TensorFlow Lite Python API 文档

相关资源

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