TensorFlow Lite 微型教程

TensorFlow Lite 是一个轻量级的解决方案，适用于在移动和嵌入式设备上运行机器学习模型。本教程将介绍如何使用 TensorFlow Lite 在微型设备上部署机器学习模型。

快速开始

  1. 准备模型：首先，你需要一个 TensorFlow 模型。你可以使用 TensorFlow 的模型转换工具将你的模型转换为 TensorFlow Lite 格式。
  2. 编写代码：接下来，你需要编写代码来加载和运行你的 TensorFlow Lite 模型。
  3. 部署到设备：最后，将你的应用部署到微型设备上。

示例代码

以下是一个简单的示例，展示了如何加载和使用 TensorFlow Lite 模型：

import tensorflow as tf


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

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

# 获取输入和输出张量
input_tensor = interpreter.tensor(input_details[0]['index'])
output_tensor = interpreter.tensor(output_details[0]['index'])

# 运行模型
input_tensor[0] = 1.0  # 假设输入为 1.0
interpreter.invoke()
output_data = output_tensor()[0]

print("输出:", output_data)

扩展阅读

想要了解更多关于 TensorFlow Lite 的信息，可以访问以下链接：

TensorFlow Logo