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TFLite模型的開盲盒體驗
- TFLite模型的開盲盒體驗之flatbuffer格式介紹相信在嵌入式平臺上部署過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的伙伴,都不會對TFLite格式陌生。TFLite是谷歌推出的一個輕量級推理庫,它的主要目標(biāo)是在移動端和嵌入式設(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)換過程包括模型轉(zhuǎn)化、部署和優(yōu)化三個步驟,旨在提升運算速度并減少內(nèi)存、顯存占用。具體來說,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M
- 關(guān)鍵字: TFLite 模型 推理庫 深度學(xué)習(xí)
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