在ARM板子上把玩Tensorflow Lite

最新推荐文章于 2025-10-26 22:03:00 发布
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本文详细解析了如何在优快云上发布一篇高质量的技术博客，包括标题、标签和内容的优化策略，旨在帮助作者提高文章的可见性和吸引力。
Tensorflowlite 部署到 arm开发板
Powerking666的博客
05-26 4506
Tensorflowlite 部署到 arm开发板一 先在本机上操作1 下载TensorFlow下载依赖2 准备ARM的交叉编译环境2.1 下载安装包2.2 解压安装包2.3 配置环境变量2.4 查看编译器版本3 交叉编译生成静态库4 官方Demo ：label_image的编译4.1 整理头文件4.2 cmake ,make 进行编译二 在开发板上操作 一 先在本机上操作 本机：Ubuntu18.04 1 下载TensorFlow 我选择的版本是：tensorflow-2.6.0 下载网址： http
Tensorflow移植到ARM
weixin_41702739的博客
06-28 8516
下载Tensorflow相关依赖包 第一步： vim tensorflow/contrib/lite/download_dependencies.sh 修改： 63   if [[ "${url}" == *gz ]]; then 64     curl -Ls "${url}" | tar -C "${dir}" --strip-components=1 -zxv 编译Tensorflow Li...
深度学习篇---TensorFlow Lite（TFLite） 和ONNX Runtime
最新发布
道阻且长，行则将至。
10-26 682
本文介绍了ARM架构设备上运行AI模型的两大工具：TensorFlow Lite（TFLite）和ONNXRuntime。TFLite是Google推出的轻量级推理框架，专为低功耗ARM设备优化，体积小、速度快，适合简单模型；ONNXRuntime是微软的跨平台推理引擎，支持多种框架转换的ONNX模型，兼容性更强，适合复杂模型。两者各有优劣：TFLite在资源受限设备表现更优，但模型转换复杂；ONNXRuntime支持更多框架和复杂模型，但占用资源较多。
tensorflow 1.3 arm
09-25
编译好的tensorflow 1.3 版本 python库，适用于android平台，arm架构。可用于在android上采用python开发基于tensorflow的应用。
Tensorflowlite移植ARM平台:FLC-MCM63MC
diqinhun8200的博客
09-19 1140
一、LINUX环境下操作： 1.安装交叉编译SDK （仅针对该型号：i.MX6,不同芯片需要对应的交叉编译SDK） 编译方法参考：手动编译用于i.MX6系列的交叉编译SDK 2.下载Tensorflow git clonehttps://github.com/tensorflow/tensorflow.git ...
TensorFlow Lite（五）在ARM64板上构建Tensorflow Lite
01-06
交叉编译 安装工具链 sudo apt-get update sudo apt-get install crossbuild-essential-arm64 如果你使用docker，可能不..../tensorflow/lite/tools/make/download_dependencies.sh 注意你只需要做一次这个操作 编译
ARM64开发板运行Tensorflow lite图片分类demo
Melon的博客
08-04 1317
编译环境：docker 编译参考：https://tensorflow.google.cn/lite/guide/build_arm64 一：编译Tensorflowlite 从github上下载tensorflow源码， 地址：https://github.com/tensorflow/tensorflow 加速下载： pip3 install -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --upgrade tensorflow .
TensorFlowlite armlinux开发板 移植
m0_59824404的博客
03-07 2569
TensorFlowlite armlinux 开发板应用下载 TensorFlow编译好的文件在开发板上无法运行，提示缺少库的情况开发板运行 下载 TensorFlow 本例子使用的是TensorFlow2.6.3 更高的版本编译方式发生了变化 下载后解压 tar -xf tensorflow-2.6.3.tar.gz 下载依赖 主要是下载flatbuffers用于加载模型文件,资源问题会失败，多下载几次就可以属于 增量下载不用担心。 cd tensorflow-2.6.3 ./tensorflow/l
ARM板 --Tensorflow Lite
u011304078的博客
06-29 2640
前几天Google的IO大会上发布的ML Kit，ML Kit为端上部署深度学习模型提供了一套完整的解决方案，本地运行、云端都支持。里面本地部署用到的就是Tensorflow lite。Tensorflow Lite是在Google去年IO大会上发表的，目前Tensorflow Lite也还在不断的完善迭代中。Tensorflow Lite在Android和iOS上部署官网有比较详细的介绍已经对应...
tensorflow arm-linux移植,Tensorflowlite移植ARM平台:FLC-MCM63MC
weixin_39636987的博客
05-13 586
一、LINUX环境下操作：1.安装交叉编译工具sudo apt-get install g++-arm-linux-gnueabihfsudo apt-get install -y gcc-arm-linux-gnueabihf2.下载Tensorflowgit clonehttps://github.com/tensorflow/tensorflow.gitcd tensorflowgit c...
ARMv7平台python3可用的TensorFlow安装包
01-28
ARMv7平台python3可用的TensorFlow安装包，包含TensorFlow安装whl文件和依赖包protobuf-3.0.0安装文件
tensorflow2.3.1版本，arm架构，适合jetson nano的使用
12-15
tensorflow2.3.1版本，arm架构，适合jetson nano的使用，支持cuda加速，编译的时候提供了gpu的支持，适配python的版本是3.6版本
linux arm系统安装tensorflow
zcc_0015的专栏
05-13 1622
首先要找跟python版本对应的tensoflow版本，在网上找了很久，没有找到跟2.7相关的aarch64的tf版本whl文件，可以通过编译源码，也可以通过whl进行安装。本篇介绍在python3.7下选用whl文件安装方法。OS为Linux version 4.19.71-arm64-desktop,安装tensorflow，安装通过编译好的whl二进制包进行安装。有些说后面配置环境变量，结果发现并没有生效，因此通过建立软链接的方式，识别。（2）下载配套的tensorflow的版本。
Ubuntu ARM64 安装 Tensorflow
wangshuai1990的博客
03-30 3891
Compiling Bazel from Source (bootstrapping)You can build Bazel from source without using an existing Bazel binary by doing the following:Ensure that JDK 8, Python, Bash, zip, and the usual C++ build t...
ARM64(aarch64)下安装tensorflow
SimonLiu的博客
04-27 8830
ARM64/aarch64下安装tensorflow
ARM 64-bit上安装Tensorflow框架
春江水暖鸭先知
04-06 7881
Bazel安装 Cracle jdk 8 安装: $ sudo apt-get install openjdk-8-jdk 为了安装Bazel，我们还需要安装其他工具或者库 $ sudo apt-get install pkg-config zip g++ zlib1g-dev unzip 下载Bazel 发布版本 0.4.4。很多人指出0.4.3有很多Bug，它将有可...
arm机器安装tensorflow （内存太小问题解决）（rpm数据库损坏问题)
qq_42761053的博客
12-17 614
1.arm架构Centos8机器安装tensorflow # 开启 powerTools工具包 centos7 省去这个步骤 yum config-manager --set-enabled PowerTools # 安装h5py需要C++编译安装这两个包 yum install gcc-c++ yum install Cython pip3 install numpy==1.16.4 pip3 install h5py==2.9.0 yum -y
为Tensorflow、Tensorflow lite配置Arm NN SDK编译环境
我是木林森呀的博客
10-29 2137
在Ubuntu18.04上为Tensorflow、Tensorflow lite配置Arm NN SDK编译环境 环境版本配置 一、安装scons 二、安装cmake 三、构建Arm Compute库 四、构建Boost库 五、构建Google protobuf库 六、生成tensorflow protobuf库 七、构建Google flatbuffers库 八、构建Arm N...
TensorFlowLite在移动端人声识别优化与实践
TensorFlowLite是一个由Google开发的轻量级机器学习框架，其特点在于体积小（约300KB），压缩后的模型仅为TensorFlow模型的四分之一，非常适合在资源受限的移动设备上运行。 文章的核心内容包括： 1. **问题背景**...
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