此基础知识仅为个人学习记录,如有错误或遗漏之处,还请各位同行给个提示. 概述 TFLite主要含有如下内容: (1)TFLite提供一系列针对移动平台的核心算子,包括量化和浮点运算.另外,TFLite也支持在模型中使用自定义算子. (2)TFLite基于FlatBuffers定义了一种新的模型文件格式.FlatBuffers类似于protocol buffers, FlatBuffers在访问数据之前不需要进行解析/解包步骤,通常与每个对象的内存分配相结合.而且,FlatBuffers的代码占用

前言 TensorFlow Lite 提供了转换 TensorFlow 模型,并在移动端(mobile).嵌入式(embeded)和物联网(IoT)设备上运行 TensorFlow 模型所需的所有工具.之前想部署tensorflow模型,需要转换成tflite模型. 实现过程 1.不同模型的调用函数接口稍微有些不同 # Converting a SavedModel to a TensorFlow Lite model. converter = lite.TFLiteConverter.from

假如想要在ARM板上用tensorflow lite,那么意味着必须要把PC上的模型生成tflite文件,然后在ARM上导入这个tflite文件,通过解析这个文件来进行计算. 根据前面所说,tensorflow的所有计算都会在内部生成一个图,包括变量的初始化,输入定义等,那么即便不是经过训练的神经网络模型,只是简单的三角函数计算,也可以生成一个tflite模型用于在tensorflow lite上导入.所以,这里我就只做了简单的sin()计算来跑一编这个流程. 生成tflite模型 这部分主要是

下载最新的的tensorflow源码. 1.配置 tflite 文件转换所需环境 安装 bazel 编译工具 https://docs.bazel.build/versions/master/install.html bazel build 出现问题: 图片来自https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/29053 解决方法: 在WORKSPACE中加入: 图片来自https://github.com/bazelbuild/rules_dock

承接移动端目标识别(2) 使用TensorFlow Lite在移动设备上运行         在本节中,我们将向您展示如何使用TensorFlow Lite获得更小的模型,并允许您利用针对移动设备优化的操作. TensorFlow Lite是TensorFlow针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案.它支持端上的机器学习推理,具有低延迟和小二进制模型大小. TensorFlow Lite使用了许多技术,例如允许更小和更快(定点数学)模型的量化内核. 对于本节,您需要从源代码构建TensorFlow

TF Lite开发人员指南 目录: 1 选择一个模型 使用一个预训练模型 使用自己的数据集重新训练inception-V3,MovileNet 训练自己的模型 2 转换模型格式 转换tf.GraphDef 完整转换器参考 计算节点兼容性 Graph 可视化工具 3 在移动端app,使用TensorFlow Lite模型推理 android IOS Raspberry PI 使用一个TensorFlow Lite 模型在你的移动端app需要受到需要约束:首先,你必须有训练好的模型(预训练/自己训练

用mmdnn实现模型转换 参考链接:https://www.twblogs.net/a/5ca4cadbbd9eee5b1a0713af 安装mmdnn pip install mmdnn 准备好mxnet模型的.json文件和.params文件, 以InsightFace mxnet r50为例        https://github.com/deepinsight/insightface 用mmdnn运行命令行 python -m mmdnn.conversion._script.con

1,概述 模型量化应该是现在最容易实现的模型压缩技术,而且也基本上是在移动端部署的模型的毕竟之路.模型量化基本可以分为两种:post training quantizated和quantization aware training.在pyrotch和tensroflow中都提供了相应的实现接口. 对于量化用现在常见的min-max方式可以用公式概括为: $r = S (q - Z)$ 上面式子中q为量化后的值,r为原始浮点值,S为浮点类型的缩放系数,Z为和q相同类型的表示r中0点的值.根据: $

1.编译libtensorflow-lite.a库: ubuntu下交叉环境编译: https://blog.csdn.net/computerme/article/details/80345065 https://blog.csdn.net/dia323/article/details/89388097 https://www.wandouip.com/t5i36754/ 2.将pb模型转为tflite tflite_convert --output_file MTCNN_mobile/pne

网上有很多关于tensorflow lite在安卓端部署的教程,但是大多只讲如何把训练好的模型部署到安卓端,不讲如何训练,而实际上在部署的时候,需要知道训练模型时预处理的细节,这就导致了自己训练的模型在部署到安卓端的时候出现各种问题.因此,本文会记录从PC端训练.导出到安卓端部署的各种细节.欢迎大家讨论.指教. PC端系统:Ubuntu14 tensorflow版本:tensroflow1.14 安卓版本:9.0 PC端训练过程 数据集:自定义生成 训练框架:tensorflow slim  关

前段时间考研,再加上工作,时间很紧,一直没有更新博客,这几天在搞k210的目标检测模型,做个记录,遇到问题可以添加qq522414928或添加微信13473465975,共同学习 首先附上github地址,本人自己改的,绝对好用,只要有数据,就能跑通https://github.com/LiuXinyu12378/yolo-k210-face-mask 也是想在考研复试的时候可以拿出来给导师看看,证明自己会一些算法和软硬件的东西,让导师更认可自己,好了,下面简单介绍一下过程. 这个模型大概看了看

TensorFlow Lite 是 TensorFlow 在移动和 IoT 等边缘设备端的解决方案,提供了 Java.Python 和 C++ API 库,可以运行在 Android.iOS 和 Raspberry Pi 等设备上.目前 TFLite 只提供了推理功能,在服务器端进行训练后,经过如下简单处理即可部署到边缘设备上. 个人使用总结: 如果我们只使用Tensorflow的高级API搭建模型,那么将TF转TF Lite再转TF lite micro的过程会相对顺利.但是如果我们的模型使用

Edge AI是什么?它为何如此重要? 传统意义上,AI解决方案需要强大的并行计算处理能力,长期以来,AI服务都是通过联网在线的云端基于服务器的计算来提供服务.但是具有实时性要求的AI解决方案需要在设备上进行计算 ,因此边缘人工智能(Edge AI)正在逐渐进入人们的视野. 虽然本质上AI计算可以使用基于GPU的设备,但这套设备成本高昂,并且搭配非常繁琐,比如对内存要求越来越高.能耗越来越大等.无论是从研究还是创新角度来讲,边缘人工智能推理都正在成为蓬勃发展的深度学习革命越来越重要的组成部分.

概述 移动端所说的AI,通常是指"机器学习". 定义:机器学习其实就是研究计算机怎样模拟人类的学习行为,以获取新的知识或技能,并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身.从实践的意义上来说,机器学习是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法. 目前,机器学习已经有了十分广泛的应用,如:数据挖掘.计算机视觉.自然语言处理.语音和手写识别.生物特征识别.搜索引擎.医学诊断.检测信用卡欺诈.证券市场分析.DNA序列测序.战略游戏与机器人运用. 机器学习 机器学习包含了几

一.TensorFlow  Lite TensorFlow Lite 是用于移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案.TensorFlow Lite 支持 Android.iOS 甚至树莓派等多种平台. 二.tflite格式 TensorFlow 生成的模型是无法直接给移动端使用的,需要离线转换成.tflite文件格式. tflite 存储格式是 flatbuffers. FlatBuffers 是由Google开源的一个免费软件库,用于实现序列化格式.它类似于Protocol Buffers.Th

今天整理了自己所写的关于Keras的博客,有没发布的,有发布的,但是整体来说是有点乱的.上周有空,认真看了一周Keras的中文文档,稍有心得,整理于此.这里附上Keras官网地址: Keras英文文档:https://keras.io/#installationKeras Keras中文文档:https://keras.io/zh/ 下面回顾一下自己以前写的有关Keras的博客: Python机器学习笔记:利用Keras进行分类预测 Python机器学习笔记:使用Keras进行回归预测 首先是上

如果您希望能有一种简单.高效且灵活的方式把 TensorFlow 模型集成到 Flutter 应用里,那请您一定不要错过我们今天介绍的这个全新插件 tflite_flutter.这个插件的开发者是 Google Summer of Code(GSoC) 的一名实习生 Amish Garg,本文来自他在 Medium 上的一篇文章<在 Flutter 中使用 TensorFlow Lite 插件实现文字分类>. tflite_flutter 插件的核心特性: 它提供了与 TFLite Java

tensorflow2.x 使用过程中常见错误(持续更新) 安装配置,使用tensorflow训练模型,转换为tflite模型,并部署与移动端过程中,虽然不难,但是也常出现一些莫名其妙的问题,下面简单记录下解决方法. 一.安装中问题 1. ImportError: Could not find 'cudart64_110.dll' 安装配置完tensorflow2.4.0发现引入包时,发生这样的错误,还有类似缺少cudart64_100.dll等问题. 产生这样的问题,多半是版本不对应,可以看一

模型量化 什么是量化 模型的weights数据一般是float32的,量化即将他们转换为int8的.当然其实量化有很多种,主流是int8/fp16量化,其他的还有比如 二进制神经网络:在运行时具有二进制权重和激活的神经网络,以及在训练时计算参数的梯度. 三元权重网络:权重约束为+1,0和-1的神经网络 XNOR网络:过滤器和卷积层的输入是二进制的. XNOR 网络主要使用二进制运算来近似卷积. 现在很多框架或者工具比如nvidia的TensorRT,xilinx的DNNDK,TensorFlow

深度学习要想落地实践,一个少不了的路径即是朝着智能终端.嵌入式设备等方向发展.但终端设备没有GPU服务器那样的强大性能,那如何使得终端设备应用上深度学习呢? 所幸谷歌已经推出了TFMobile,去年又更进一步,推出了TFLite,其应用思路为在GPU服务器上利用迁移学习训练自己的模型,然后将定制化模型移植到TFLite上, 终端设备仅利用模型做前向推理,预测结果.本文基于以下三篇文章而成: 理论篇:https://www.tensorflow.org/hub/tutorials/image_re