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 ...

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 ...

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 ...

的。提供了易使用的界面，包括将网格模式转化为一种更好的量化网格模型的解决方案。在此就不多赘述为何使用该工具 ...

H5转化tflite 注意事项： 1.H5文件必须为整个模型（包含权重，模型结构，配置信息），若是权值h5文件，会加载不出模型 模型训练时，ModelCheckpoint设置参数save_weights_only=False； save_weights_only ...

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 ...

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 ...

tensorflow graphdefs to TensorFlow Lite's flat buffer format tf、tflite存储格式不同,数据精度不同. 量化 量化好处自不必说了,减小模型大小,减少内存占用,提升速度,以及某些架构的硬件只支持int8,这时候必须量化.缺点 ...