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Tensorflow 模型转换 .pb convert to .lite实例
站长资源 2025/1/11 佚名
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2017年底，Tensorflow 推出Lite版本，可实现移动端的快速运行，其中，一个很关键的问题，如何把现有分类模型(.pb) 转换为(.lite)模型呢？

其实，步骤如下

1- 进入 Tensorflow 源码文件夹（以便bazel可以无需配置找打相应路径）

2- 转换可执行文件

bazel run --config=opt  //tensorflow/contrib/lite/toco:toco --  --input_file=/tmp/mobilenet_v1_1.0_224_frozen.pb \  # 待转换模型路径
 --output_file=/tmp/tflite_model2.tflite \      # 目标模型路径
 --input_format=TENSORFLOW_GRAPHDEF  --output_format=TFLITE  --input_shape=1,224,224,3 \              # 输入图像宽高
 --input_array=input \                 # 输入节点名称<参考1>
 --output_array=MobilenetV1/Predictions/Reshape_1 \  # 输出节点名称<参考1>
 --inference_type=FLOAT \               # 图像数据类型
 --input_data_type=FLOAT

参考1： 如果输入输出节点不知道：进入python，import tf ，并通过如下命令（ tf.GraphDef() ）查找:

> import tensorflow as tf
> gf = tf.GraphDef()
> gf.ParseFromString(open('/your/path/to/graphname.pb','rb').read())
> for n in gf.node:
>   print ( n.name +' ===> '+n.op )

参转换后，在android手机上运行，在不考虑精度的前提下，不同实现方式得到的结果如下:

模型 type model size speed mobilenet-v1-224 .pb 17 mb 106 ms mobilenet-v1-224 .lite 16.4 mb 72 ms

以上这篇Tensorflow 模型转换 .pb convert to .lite实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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