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TFLite模型的開(kāi)盲盒體驗(yàn)

• TFLite模型的開(kāi)盲盒體驗(yàn)之flatbuffer格式介紹相信在嵌入式平臺(tái)上部署過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的伙伴，都不會(huì)對(duì)TFLite格式陌生。TFLite是谷歌推出的一個(gè)輕量級(jí)推理庫(kù)，它的主要目標(biāo)是在移動(dòng)端和嵌入式設(shè)備上部署深度學(xué)習(xí)模型。為了在這些設(shè)備上運(yùn)行，需要將訓(xùn)練好的TensorFlow模型轉(zhuǎn)換成一種特殊的格式，這就是TensorFlow Lite模型。轉(zhuǎn)換過(guò)程包括模型轉(zhuǎn)化、部署和優(yōu)化三個(gè)步驟，旨在提升運(yùn)算速度并減少內(nèi)存、顯存占用。具體來(lái)說(shuō)，這其中最終要的就是以.TFLite為格式的模型文件，其主結(jié)構(gòu)為一個(gè)M
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