TensorFlow Lite简介
组成
- TendorFlow Lite转换器:用于将已经存在的模型转换为TensorFlow Lite兼容的模型(.tflite),并将训练的模型保存在硬盘上。还可以在移动或者嵌入式应用程序中使用提前训练的模型
- Java/C++ API:用于载入.tflite模型并调用解释器。Java API是在C++ API上进行的封装,只能应用在Android系统。
- 解释器和内核:内核帮助解释器根据选择载入内核模块,核心解释器大小为75KB
- 硬件加速的代理:在所选的Android设备上,解释器将会使用Android神经网络API 来实现硬件加速,如果NNAPI不可用,就会使用CPU进行默认加速
支持的平台
使用TensorFlowLite
- 可以直接运行官网的demo
官方示例
- 在官方的github上clone项目打开examples\lite\examples下的demo,使用Android studio打开运行即可
- 准备一个模型使用下面的脚本将该模型转换为TensorFlowLite格式
import sys
from tf.contrib.lite import convert_save_model
convert_savemodel.convert(save_model_dir="filepath"output_tfilte_file="filepath")
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