从品牌网站建设到网络营销策划,从策略到执行的一站式服务
小编这次要给大家分享的是如何实现keras .h5转移动端的.tflite文件,文章内容丰富,感兴趣的小伙伴可以来了解一下,希望大家阅读完这篇文章之后能够有所收获。
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将keras 下的mobilenet_v2转成了tflite
from keras.backend import clear_session import numpy as np import tensorflow as tf clear_session() np.set_printoptions(suppress=True) input_graph_name = "../models/weights.best_mobilenet224.h6" output_graph_name = input_graph_name[:-3] + '.tflite' converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model_file(model_file=input_graph_name) converter.post_training_quantize = True #在windows平台这个函数有问题,无法正常使用 tflite_model = converter.convert() open(output_graph_name, "wb").write(tflite_model) print ("generate:",output_graph_name)
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