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使用Tensorflow Lite Model Maker 创建边缘端机器学习模型
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2022-05-19
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介绍如何使用`TF Lite model maker`库创建TensorFlow Lite模型。我们将在自定义数据集上微调一个预训练的图像分类模型,并进一步探索Tensorflow Lite支持的不同类型的模型优化技术,并将其导出到TF Lite模型。将创建的TF Lite模型与通过Tensorflow Lite 转换的模型进行详细的性能比较,最后将模型部署到web应用中。 博客地址:https://blog.csdn.net/weixin_38346042/article/details/124823920?spm=1001.2014.3001.5501
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Tensorflow-Lite-Model-Maker-Create-Models-for-On-Device-ML.zip (9个子文件)
Tensorflow-Lite-Model-Maker-Create-Models-for-On-Device-ML
TF_Lite_Model_Maker_Create_Models_for_On_Device_Machine_Learning.ipynb 591KB
requirements.txt 40B
web-app
models
created_model_int8.tflite 3.82MB
converted_int_quant_model.tflite 5.33MB
converted_fp_16_model.tflite 9.02MB
converted_dynamic_quant_model.tflite 5.22MB
created_model_fp16.tflite 6.51MB
created_model_dynamic.tflite 3.74MB
app.py 3KB
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@BangBang
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