TensorFlow——模型保存与加载

  • save/load weights
  • save/load entire model
  • saved_model

 

 

 

 save_load_weights.py

import  tensorflow as tf
from    tensorflow.keras import datasets, layers, optimizers, Sequential, metrics


def preprocess(x, y):
    """
    x is a simple image, not a batch
    """
    x = tf.cast(x, dtype=tf.float32) / 255.
    x = tf.reshape(x, [28*28])
    y = tf.cast(y, dtype&
### TensorFlow模型转换为TensorFlow Lite的方法教程 将TensorFlow模型转换为TensorFlow Lite(TFLite)是一个常见的需求,尤其是在需要在移动设备或嵌入式系统上部署机器学习模型时。以下是关于这一过程的具体方法和注意事项。 #### 1. 使用`tf.lite.TFLiteConverter`进行模型转换 TensorFlow提供了专门用于模型转换的工具——`TFLiteConverter`类。该工具可以根据不同的输入源执行转换操作[^3]。对于Keras模型文件(`.h5`),可以按照以下方式进行处理: ```python import tensorflow as tf # 加载Keras模型 model = tf.keras.models.load_model('path_to_your_model.h5') # 创建TFLite转换器实例 converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model) # 执行转换 tflite_model = converter.convert() # 将转换后的模型保存到本地 with open('converted_model.tflite', 'wb') as f: f.write(tflite_model) ``` 上述代码展示了如何加载一个已有的Keras模型并将其转换为TFLite格式。 --- #### 2. 自定义激活函数的支持 如果模型中包含了自定义层或激活函数,则需要通过`CustomObjectScope`来注册这些对象以便于成功完成转换。例如,在实现ReLU6激活函数的情况下,可以通过如下方式解决兼容性问题: ```python from tensorflow.python.keras import backend as K from tensorflow.python.keras.utils import CustomObjectScope def relu6(x): return K.relu(x, max_value=6) # 注册自定义激活函数 with CustomObjectScope({'relu6': relu6}): # 加载带有自定义激活函数的Keras模型 model = tf.keras.models.load_model('custom_model.h5') # 进行TFLite转换 converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model) tflite_model = converter.convert() # 存储转换后的模型 with open('custom_converted_model.tflite', 'wb') as f: f.write(tflite_model) ``` 这段代码说明了当模型依赖特定功能(如ReLU6)时应采取的操作步骤[^2]。 --- #### 3. 验证转换后的模型性能 为了确保转换过程中不会丢失精度或者引入错误行为,建议验证原始TensorFlow模型新生成的TFLite版本之间的预测一致性。这通常涉及以下几个方面: - **数据准备**:选取一组测试样本。 - **推理比较**:分别利用两种形式的模型计算输出并向量间差异评估其相似度水平。 --- #### 4. 参考Google官方语音命令识别案例 除了基本流程外,还可以参照由谷歌提供的实际应用范例进一步加深理解。比如下面链接中的项目就演示了一个完整的端到端解决方案,其中包括训练音频分类网络以及最终导出轻量化版供安卓客户端调用等功能模块[^4]: https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/speech_commands --- #### 总结 综上所述,无论是标准架构还是特殊定制化场景下都可以借助内置API轻松达成目标;此同时也要注意某些特殊情况下的额外配置工作以保障整个迁移链条顺畅无误。
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