TensorFlow Lite Python 教程

TensorFlow Lite 是 TensorFlow 的轻量级解决方案，适用于移动和嵌入式设备。以下是一些关于 TensorFlow Lite Python 的教程资源。

快速入门

  1. 安装 TensorFlow Lite
    首先，您需要安装 TensorFlow 和 TensorFlow Lite。您可以通过以下命令安装：

    pip install tensorflow tensorflow-lite

  2. 加载模型
    使用 TensorFlow Lite 加载模型：

    import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.load_model('model.tflite')

  3. 模型预测
    使用加载的模型进行预测：

    predictions = model.predict(input_data)

深入学习

  • 模型转换
    将 TensorFlow 模型转换为 TensorFlow Lite 模型：

    converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
tflite_model = converter.convert()

  • 模型优化
    优化 TensorFlow Lite 模型以适应特定设备：

    converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
tflite_model = converter.convert()

社区资源

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