TF-lite

tf-lite转换记录

的模型，然后用model=ASR_LSTM()tf.saved_model.save(model,checkpoint_path)在checkpoint_path生成saved_model.pb的模型使用tf-lite
林林宋·2023-10-07 13:46

【基础篇0】Linux下ANACONDA与TF-LITE环境配置

0写在前面：一些摸索与总结  本着在学习在嵌入式Linux系统（例如树莓派）上运行AI项目（例如人脸识别）,开启了这个嵌入式AI专题，来记录学习进展和踩过的一些坑。  对于Linux系统，我发现不管是电脑x86的Ubuntu还是树莓派arm的raspberry系统，在系统安装完毕后，总是自带一个特定版本的python.  例如我的ubuntu22.04自带的python版本是3.10，而高版本的p
刘清帆·2023-04-18 07:42

TF-Lite极简参考-环境搭建

TF-Lite极简参考-环境搭建《TF-Lite极简参考-环境搭建》  TensorFlowLite是移动端计算机视觉应用程序中的明星产品，同为Google研发的产品，由于其和安卓的深度契合，使该框架受众很广
Mr.RottenPeach·2022-12-29 13:32

TF-Lite极简参考-模型转换

TF-Lite极简参考-模型转换《TF-Lite极简参考-模型转换》  TensorFlowLite可以很方便的把基于TensorFlow训练的模型进行转换，然后推理，在TensorFlow2.0中，keras
Mr.RottenPeach·2022-12-29 13:32

YOLOv5 Android(完结)

这篇主要说下YOLOv5s在Android端的部署，模型是官方最新的的pytorch转ONNX，然后自己再转tf-lite，中间需要自己去修改NMS相关部分的代码，遇到一堆坑。效果录像流程概述Step
One橙序猿·2022-06-15 10:38

常用深度学习模型压缩和加速

算法层压缩加速．这个维度主要在算法应用层上，也是大多数算法工程师的范畴．主要包括结构优化(如矩阵分解，分组卷积，小卷积核等)，量化和定点化，模型减枝，模型蒸馏等框架层加速．这个维度主要在算法框架层，比如tf-lite
大圣爱喝沙煲粥·2020-10-17 21:51
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