機械学習ノート - TensorFlow Lite に基づくモデルのデプロイメント

1. 簡単な紹介

         TensorFlow Lite は、モバイル デバイス、マイクロコントローラー、その他のエッジ デバイスにモデルをデプロイするために使用できるモバイル ライブラリです。

         画像分類タスクを実行するとします。まず、タスクのモデルを決定します。カスタム モデルを作成するか、InceptionNet、MobileNet、NASNetLarge などの事前トレーニングされたモデルを使用します。または、事前トレーニングされたモデルに転移学習を適用します。

        モデルのトレーニングが完了したら、モデルを Tensorflow Lite バージョンに変換します。TF Lite モデルは、精度の点で効率的な特別な形式のモデルであり、設置面積が小さい軽量バージョンです。これらの特性により、TF Lite モデルはモバイルおよび組み込みデバイスでの作業に非常に適しています。

TensorFlow Lite 変換プロセス

2. モデル変換

        keras形式を変換する

#Save the keras model after compiling
model.save('model_keras.h5')
model_keras= tf.keras.models.load_model('model_keras.h5')
# Converting a tf.Ker