机器学习笔记 - 基于TensorFlow Lite的模型部署

最新推荐文章于 2025-03-05 23:48:13 发布
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分类专栏： 深度学习从入门到精通 文章标签： tensorflow 深度学习 人工智能 android 边缘计算
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bashendixie5/article/details/130943178
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本文介绍了在移动设备上部署机器学习模型的方法，重点是使用TensorFlow Lite进行模型转换，包括从Keras和SavedModel格式的转换。讨论了模型推理的代码示例，并提到了TensorFlow Lite在运算支持和性能优化方面的限制。此外，还提供了一个基于Android Studio 2022的Demo，展示如何在Android设备上运行TF Lite模型。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、简述

         TensorFlow Lite 是一个移动端库，可用于在移动设备、微控制器和其他边缘设备上部署模型。

         假设要执行图像分类任务。首先决定任务的模型。是要创建自定义模型；或者使用预训练模型，如 InceptionNet、MobileNet、NASNetLarge 等。又或者在预训练模型上应用迁移学习。

        模型训练完成后，您会将模型转换为 Tensorflow Lite 版本。TF lite 模型是一种在准确性方面高效的特殊格式模型，也是一种占用空间较小的轻量级版本，这些特性使 TF Lite 模型非常适合在移动和嵌入式设备上工作。

TensorFlow Lite 转换过程
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机器学习笔记 - 使用TensorFlow Lite从头创建模型
学以致用 知行合一
10-25 1161
目标是使用 TF Lite Model Maker Library 创建 TensorFlow Lite 模型。将在自定义数据集上微调预训练的图像分类模型，并进一步探索该库当前支持的不同类型的模型优化技术，并将其导出到 TF Lite 模型。最后对创建的 TF Lite 模型和转换后的模型进行性能比较。TensorFlow Lite 模型制作库使我们能够在自定义数据集上训练预训练或自定义 TensorFlow Lite 模型。
机器学习笔记：使用TensorFlow Lite进行模型部署
HnrzLinux的博客
09-20 379
我们首先将训练好的TensorFlow模型转换为TensorFlow Lite模型，然后使用TensorFlow Lite模型进行推理。TensorFlow Lite是一个用于在移动设备和嵌入式系统上部署机器学习模型的工具，它提供了轻量级、高效的模型推理解决方案。TensorFlow Lite使用自己的模型格式，因此我们需要将已训练的TensorFlow模型转换为TensorFlow Lite模型。在本文中，我们将假设您已经完成了模型训练，并且拥有一个已经保存的TensorFlow模型。
tensorflow lite部署模型
Clara____的博客
12-09 1290
tensorflow lite部署模型踩坑记
【深度学习实践】移动端和嵌入式设备上TensorFlow Lite模型部署
最新发布
人工智能(AI)技术，大模型技术，深度学习，机器学习，计算机视觉，AI工具实践应用等分享
03-05 2393
将从以下几个部分为您详细介绍 TensorFlow Lite，包括它的基本概念、主要特性、工作流程，以及如何在 Python 和 C++ 中进行推理调用。为了让您更好地理解和实践，我们还会提供示例代码并在重要部分添加注释说明。
【机器学习】TensorFlowLite安装和模型训练
天天向上 Up Up Up (*^▽^*)
01-19 1221
做AI这部分的开发，还是强烈建议装个Linux双系统或虚拟机。这些比折腾Windows和Mac上的移植环境要轻松得多。Linux，部分库不支持Apple芯片。
TensorFlow Lite 设备端训练
Baihu292的博客
10-12 2144
设备端训练的一些低级功能（例如，存储模型参数的变量）仍处于实验阶段，而其他（例如，权重序列化）目前依赖于 TF Select 运算符，因此您需要在转换过程中设置这些标志。要使用 TensorFlow Lite 构建应用，您可以利用 TensorFlow Hub 中的现成模型，或者使用转换器将现有的 TensorFlow 模型转换为 TensorFlow Lite 模型。TensorFlow Lite 模型应当同时支持模型推理和模型训练，训练通常涉及将模型的权重保存到文件系统，并从文件系统中恢复权重。
Tensorflow Lite使用介绍
jiugeshao的专栏
04-14 3390
接着前面的博客系列讲，这里来介绍下Tensorflow LIte。 TensorFlow Litehttps://tensorflow.google.cn/lite/guide?hl=zh-cn 博主的环境简单介绍如下： python 3.6.5 tensorflow-gpu 2.6.2 cuda version: 11.2 cudnn version: cudnn-11.2-linux-x64-v8.1.1.33 主要参考官方文档资料，此文档大部分是有中文版的，更方便去掌握理解，博主这边具体
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小陈的博客，持续学习中--
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tensorflow detection model zoo: 在这个链接当中哦有训练好的checkpoint： https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/detection_model_zoo.md 这里的模型是基于COCO dataset， Kitti dataset， Oe...
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