边缘AI和tensorflow lite模型

Question

有没有朋友可以教教我，我想生成tensorflow lite模型

Answer 1

以下回复引自免费微信小程序：皆我百晓生。 如问题解决，还请采纳。如仍有疑问，请回复留言或私信博主，以便获得更精准的帮助。

在学习边缘计算和TENSORFLOW LITE之前，首先需要了解以下概念：

1. 边缘计算：边缘计算是指利用计算机的并行处理能力来执行数据处理任务，比如图像识别、机器翻译等。
2. TENSORFLOW LITE：TENSORFLOW LITE是TENSORFLOW框架的一个版本，用于支持低配置硬件，如ARM处理器。它提供了丰富的API和库，但不支持GPU。
3. TENSORFLOW LITE模型：TENSORFLOW LITE模型是一种基于TENSORFLOW LITE API创建的应用程序，其目标是简化TENSORFLOW的开发过程，使开发者能够更快地构建出高性能的边缘应用。

以下是使用PYTHON生成TENSORFLOW LITE模型的基本步骤：

1. 准备环境

确保你已经安装了PYTHON、TENSORFLOW和相应的依赖包（如TENSORFLOW LITE插件）。如果没有，可以通过PIP安装：

PIP INSTALL TENSORFLOW
PIP INSTALL TENSORFLOW_LITE

2. 安装TENSORFLOW LITE插件

如果你没有TENSORFLOW LITE插件，可以在终端中运行以下命令安装：

PIP INSTALL TENSORFLOW-LITE

3. 使用TF.LITE.TFLITEMODEL生成模型

首先，你需要一个预训练的模型，例如GOOGLE'S MOBILENET V2模型。你可以通过下载这个模型并解压缩到你的工作目录。然后，你可以使用以下命令生成一个TFLITE模型：

PYTHON -M TF.LITE.EXPORT --MODEL_DIR=./MODELS --ASYNCHRONOUS=TRUE --EXPORT_NAME=MODEL_NAME.TFLITE

将./MODELS替换为实际路径，MODEL_NAME.TFLITE替换为目标模型的名称。

4. 使用TF.LITE.LOAD_MODEL()加载模型

接下来，你需要将生成的TFLITE模型添加到TENSORFLOW LITE的文件夹中。在终端中运行以下命令：

PYTHON -M TF.LITE.LOAD_DELEGATE --TFLITE_PATH=./MODELS/MODEL_NAME.TFLITE --ASYNCHRONOUS=TRUE

这将在你的项目中找到并使用这个模型。

5. 调试模型

一旦模型被成功导入，就可以进行一些测试以验证其功能。通常，你可以使用以下命令来查看参数设置：

PYTHON -M TENSORFLOW.LITE.EXPERIMENTAL.TEST_TFLITE_MODEL --INPUT_BYTES=1024 --OUTPUT_BYTES=1024 --INTERPRETER=CPU

这将输出一个解释器报告，显示每个参数的值。

6. 模型部署

最后，你可以将模型部署到你的应用程序中。对于大多数操作系统，你可以使用TF.LITE.EXPORT命令将其存储为一个可执行文件。例如，在WINDOWS上，你可以使用以下命令：

PYTHON -M TF.LITE.EXPORT --TFLITE_PATH=./MODELS/MODEL_NAME.TFLITE --ASYNCHRONOUS=TRUE

这将把模型部署到你的应用程序中。

总结

以上就是如何使用TENSORFLOW LITE生成和使用一个简单的边缘计算模型的基本步骤。希望对你有所帮助！