参考 https://blog.csdn.net/xygl2009/article/details/80596392 https://blog.csdn.net/xsfl1234/article/details/67669707 https://www.jianshu.com/p/d2637646cda1 1 安装bazel https://docs.bazel.build/versions/master/install-ubuntu.html#install-with-installer-ub

假如想要在ARM板上用tensorflow lite,那么意味着必须要把PC上的模型生成tflite文件,然后在ARM上导入这个tflite文件,通过解析这个文件来进行计算. 根据前面所说,tensorflow的所有计算都会在内部生成一个图,包括变量的初始化,输入定义等,那么即便不是经过训练的神经网络模型,只是简单的三角函数计算,也可以生成一个tflite模型用于在tensorflow lite上导入.所以,这里我就只做了简单的sin()计算来跑一编这个流程. 生成tflite模型 这部分主要是

准备数据: import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pylot as plt # 随机生成1000个点,围绕在y=0.1x+0.3的直线周围 num_points = 1000 vectors_set = [] for i in range(num_points): x1 = np.random.normal(0.0, 0.55) y1 = x1 * 0.1 + 0.3 + np.random.normal(0.0

承接移动端目标识别(2) 使用TensorFlow Lite在移动设备上运行         在本节中,我们将向您展示如何使用TensorFlow Lite获得更小的模型,并允许您利用针对移动设备优化的操作. TensorFlow Lite是TensorFlow针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案.它支持端上的机器学习推理,具有低延迟和小二进制模型大小. TensorFlow Lite使用了许多技术,例如允许更小和更快(定点数学)模型的量化内核. 对于本节,您需要从源代码构建TensorFlow

TF Lite开发人员指南 目录: 1 选择一个模型 使用一个预训练模型 使用自己的数据集重新训练inception-V3,MovileNet 训练自己的模型 2 转换模型格式 转换tf.GraphDef 完整转换器参考 计算节点兼容性 Graph 可视化工具 3 在移动端app,使用TensorFlow Lite模型推理 android IOS Raspberry PI 使用一个TensorFlow Lite 模型在你的移动端app需要受到需要约束:首先,你必须有训练好的模型(预训练/自己训练

平时工作就是做深度学习,但是深度学习没有落地就是比较虚,目前在移动端或嵌入式端应用的比较实际,也了解到目前主要有 caffe2,腾讯ncnn,tensorflow,因为工作用tensorflow比较多,所以也就从tensorflow上下手了. 下面内容主要参考&翻译: https://www.tensorflow.org/mobile/?hl=zh-cn https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detect

下载最新的的tensorflow源码. 1.配置 tflite 文件转换所需环境 安装 bazel 编译工具 https://docs.bazel.build/versions/master/install.html bazel build 出现问题: 图片来自https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/29053 解决方法: 在WORKSPACE中加入: 图片来自https://github.com/bazelbuild/rules_dock

近日,TensorFlow模型优化工具包又添一员大将,训练后的半精度浮点量化(float16 quantization)工具. 有了它,就能在几乎不损失模型精度的情况下,将模型压缩至一半大小,还能改善CPU和硬件加速器延迟. 这一套工具囊括混合量化,全整数量化和修剪. 如何量化模型,尽可任君挑选. 压缩大小,不减精度 双精度是64位,单精度是32位,所谓的半精度浮点数就是使用2个字节(16位)来存储. 比起8位或16位整数,半精度浮点数具有动态范围高的优点:而与单精度浮点数相比,它能节省一半的储

模型压缩 为了将tensorflow深度学习模型部署到移动/嵌入式设备上,我们应该致力于减少模型的内存占用,缩短推断时间,减少耗电.有几种方法可以实现这些要求,如量化.权重剪枝或将大模型提炼成小模型. 在这个项目中,我使用了 TensorFlow 中的量化工具来进行模型压缩.目前我只使用权重量化来减小模型大小,因为根据 Mac 上的测试结果,完整 8 位转换没有提供额外的好处,比如缩短推断时间.(由于 requant_range 中的错误,无法在 Pixel 上运行完整的 8 位模型).由于 8

环境 tensorflow = 1.12.0 bazel = 0.18.1 ubuntu = 16.04 python = 3.6.2 安装 bazel (0.18.1) 如果tensorflow是1.12.0,那么必须安装指定版本0.18.1的bazel,不然会出现很多的错误无法解决. wget https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/download/0.18.1/bazel-0.18.1-installer-linux-x86_64.sh

如何利用tensorflow的object_detection api开源框架训练基于自己数据集的模型(Windows10系统) 一.环境配置 1. Python3.7.x(注:我用的是3.7.3.安装好后把python.exe的路径加入到全局环境变量path中,方便后续命令) 2. Tensorflow1.13.1(注:目前暂时还不能用tensorflow2.x,因为开源社区还没有针对Windows10+tensorflow2.x的object_detection api参考资料.) 3. P

模型压缩95%:Lite Transformer,MIT韩松等人 Lite Transformer with Long-Short Range Attention Zhanghao Wu, Zhijian Liu, Ji Lin, Yujun Lin, Song Han 论文地址:https://arxiv.org/abs/2004.11886v1 GitHub 地址:https://github.com/mit-han-lab/lite-transformer 摘要 Transformer在自

官方mnist代码: #下载Mnist数据集 import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) #Tensorflow实现回归模型 import tensorflow as tf #定义变量为float型,行因为不确定先给无穷大None:列给28*28=784 x = tf.placeholder(&qu

本文基本参考自这篇文章:8-Bit Quantization and TensorFlow Lite: Speeding up mobile inference with low precision 首先来一段keras dalao Francois Chollet的鸡汤: make it possible make it work make it efficient make it dependable and invisible move on to next layer and think

本文由云+社区发表 导语:卷积神经网络日益增长的深度和尺寸为深度学习在移动端的部署带来了巨大的挑战,CNN模型压缩与加速成为了学术界和工业界都重点关注的研究领域之一. 前言 自从AlexNet一举夺得ILSVRC 2012 ImageNet图像分类竞赛的冠军后,卷积神经网络(CNN)的热潮便席卷了整个计算机视觉领域.CNN模型火速替代了传统人工设计(hand-crafted)特征和分类器,不仅提供了一种端到端的处理方法,还大幅度地刷新了各个图像竞赛任务的精度,更甚者超越了人眼的精度(LFW人脸识

TensorFlow Lite 是 TensorFlow 在移动和 IoT 等边缘设备端的解决方案,提供了 Java.Python 和 C++ API 库,可以运行在 Android.iOS 和 Raspberry Pi 等设备上.目前 TFLite 只提供了推理功能,在服务器端进行训练后,经过如下简单处理即可部署到边缘设备上. 个人使用总结: 如果我们只使用Tensorflow的高级API搭建模型,那么将TF转TF Lite再转TF lite micro的过程会相对顺利.但是如果我们的模型使用

机器学习社区:http://tensorflow123.com/ 简介 TensorFlow Lite TensorFlow Lite 是 TensorFlow 针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案. 它能够实现具有低延迟和小存储的设备上的机器学习推断. TensorFlow Lite 还支持 Android 神经网络 API 的硬件加速. TensorFlow Lite 使用许多技术来实现低延迟,如优化移动应用程序的内核,预融合激活以及允许更小和更快(定点数学)模型的量化内核. 我们大部分的

原文:NeurIPS 2018 | 腾讯AI Lab详解3大热点:模型压缩.机器学习及最优化算法 导读 AI领域顶会NeurIPS正在加拿大蒙特利尔举办.本文针对实验室关注的几个研究热点,模型压缩.自动机器学习.机器学习与最优化算法,选取23篇会议上入选的重点论文进行分析解读,与大家分享.Enjoy! NeurIPS (Conference on Neural Information Processing Systems,神经信息处理系统进展大会)与ICML并称为神经计算和机器学习领域两大顶级学

本篇也同步笔者另一博客上(https://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/81530542) 一.概述 在上一篇中,我们介绍了Word2Vec即词向量,对于Word Embeddings即词嵌入有了些基础,同时也阐述了Word2Vec算法的两个常见模型 :Skip-Gram模型和CBOW模型,本篇会对两种算法做出比较分析并给出其扩展模型-GloVe模型. 首先,我们将比较下原Skip-gram算法和优化后的新Skip-gram算法情况.对比下S

同步笔者CSDN博客(https://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/81513882). 一.概述 本文将要讨论NLP的一个重要话题:Word2Vec,它是一种学习词嵌入或分布式数字特征表示(即向量)的技术.其实,在开展自然语言处理任务时,一个比较重要的基础工作就是有关词表示层面的学习,因为良好的特征表示所对应的词,能够使得上下午语义内容得以很好地保留和整体串起来.举个例子,在特征表示层面,单词“forest”和单词“oven”是不同的,也很

写在前面: 上周微调一个文本检测模型seglink,将特征提取层进行冻结,只训练分类回归层,然而查看tensorboard发现里面有histogram显示模型各个参数分布,看了目前这个训练模型参数分布压根就看不懂,很想知道我的预训练模型的参数分布是怎么个情况,训练了一天了,模型的参数分布较预训练的模型参数有啥变化没有,怎么办呢? 利用tf.summary将模型参数分布在tensorboard可视化: 导入需要的库  设置模型文件夹路径 import TensorFlow as tf from t