TensorFlow Lite を使ってみた。 - Qiita
概要 TensorFlow Liteを使って、TensorFlowで書かれたモデルを変換し、推論してみました。 その際に詰まったところや、計測時に出た疑問点を書いておきます。 他の方も同じようなことをされていましたが、TensorFlow や Python のバージョンの違いのせいか、うまくいかなかったので、それも比較しながら書いていきます。(以下、旧バージョンと書きます) 比較させていただいたサイト: https://qiita.com/yohachi/items/434f0da356161e82c242#%E5%8F%82%E8%80%83 環境 OS: ubuntu 16.04 LTS, Intel® Core™ i5-7200U CPU @ 2.50GHz × 4 Python: 3.5.2 TensorFlow: 1.12.0 (計測環境), 1.13.1（その他の準備環境など）
Kerasにおける重み／モデルの保存、読み込みについて - 知的好奇心
条件 Python 3.7.0 Keras 2.1.2 Kerasにおける保存／読み込み Kerasでは、混同しやすい保存／読み込みメソッドが存在します。 ちぐはぐな使い方をすると、読み込みの際に以下のようなエラーが出力され失敗します。 重みを保存（model.save_weights()）して、モデルを読み込む（models.load_model）。 ValueError: No model found in config file 重みの保存／読み込み 重みの保存には、「model.save_weights()」を使用します。 重みの読み込みには、「model.load_weights()」を使用します。 model.save_weights(filepath): モデルの重みをHDF5形式のファイルに保存します。 model.load_weights(filepath, by_nam
Google Colabを用いてPytorchのモデルをTFLiteに変換 - Qiita
何の記事？ PytorchのモデルからTensorflow Liteへの変換を、Google colabを用いて行う方法です。 Pytorch → ONNX import torch import torchvision.models as models model_name = "resnet50" dummy_input = torch.randn((1, 3, 224, 224)) model = models.resnet50() torch.onnx.export(model, dummy_input, "converted.onnx", verbose=True, input_names=['input'], output_names=['output']) !pip install onnx_tf from onnx_tf.backend import prepare imp
TensorFlow2 からTensorFlow Liteへのモデル変換 - Qiita
TensorFlow2で作ったモデルファイルをTensorFlow Lite形式に変換するメモ TensorFlow Lite converterに従う SavedModelディレクトリやtf.kerasのmodelをtfliteに変換できるらしい pythonのAPIで変換する方法が推奨されてる CLIもある python APIでコンバーター書く Converter Python API guide SavedModelの変換 converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model("my_savedmodel") tflite_model = converter.convert() open("converted_model.tflite", "wb").write(tflite_model) # 事前にmy_modelオブジェクトを
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