TensorFlow 的 Graph 模式转换

定义 TensorFlow 图形并将其保存到磁盘上。

使用 TensorFlow 的 tf.Graph() 和 tf.Session() 函数来定义和运行 TensorFlow 图形，并使用 tf.train.write_graph() 函数将其保存到磁盘上。

import tensorflow as tf

# Define a TensorFlow graph
graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
    x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 200])
    W = tf.Variable(tf.zeros([200, 10]))
    b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
    y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

# Save the graph to disk
with tf.Session(graph=graph) as sess:
    tf.train.write_graph(sess.graph_def, './', 'graph.pb', as_text=False)

使用 TensorFlow 的 tf.lite.TFLiteConverter 类加载图形，并设置转换器的选项。

使用 tf.lite.TFLiteConverter.from_frozen_graph() 函数加载保存的 TensorFlow 图形，并设置转换器的选项。

# Load the graph and create a converter
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_frozen_graph(
    graph_def_file='./graph.pb',
    output_arrays=['Softmax'],
    output_dtype=tf.float32.as_datatype_enum,
    inference_type=tf.lite.constants.QUANTIZED_UINT8,
    mean=[0.],
    std=[255.],
    optimizations=[tf.lite.Optimize.DEFAULT]
)

可以调用转换器的 convert() 方法将 TensorFlow 图形转换为 TensorFlow Lite 模型。

# Convert the graph to a TensorFlow Lite model
tflite_model = converter.convert()

# Save the TensorFlow Lite model to disk
with open('./model.tflite', 'wb') as f:
    f.write(tflite_model)

加载模型执行推理

import tflite_runtime.interpreter as tflite

# Load the TensorFlow Lite model and create an interpreter
interpreter = tflite.Interpreter(model_path='./model.tflite', num_threads=4)
interpreter.allocate_tensors()

# Perform inference on a sample input
input_details = interpreter.get_input_details()
output_details = interpreter.get_output_details()
input_data = np.zeros(input_details[0]['shape'], dtype=np.float32)
interpreter