深度学习应用系列（四）| 使用 TFLite Android构建自己的图像识别App
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 ...
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深度学习模型在移动端部署方法
1. Keras 转 tflite def keras2tflite(keras_model, tflitefile) converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model_2) # Indicate that we ...
如何将hdf5文件转换成tflite文件
我们用keras训练模型后，通常保存的模型格式类型为hdf5格式，也就是.h5文件。 但如果我们想要移植到移动端，特别是基于tensorflow支持的移动端，那就需要转换成tflite格式。 如何转换呢？在tensorflow1.9及以上版本，支持通过命令行方式方便进行转换 ...
tensorflow lite c++
1. 先 git clone tensorflow 的仓库，可以在 github 也可以在 gitee， gitee 会比 github 慢一天左右。但是下载速度快多了。 2. 确定环境里面有 ...
Tensorflow中tflite权重参数提取与推理过程示意
1、引言 最近一段时间在对卷积神经网络进行量化的过程中，阅读了部分论文，其中对于谷歌在CVPR2018上发表的论文“Quantization and Training of Neural Netwo ...