【1】tf-1:tensorflowLite量化及推理 、评估过程整理-附python代码_百度...
1 、TensorFlow Lite量化实践： 训练模型：首先使用TensorFlow训练一个手写数字模型。 量化模型：将训练好的模型进行量化，可以选择PTQ或QAT 。量化后的模型以.tflite格式存储 。 量化模型与原始模型互转：.tflite格式的量化模型可以与原始.pb格式的模型进行互转。推理过程： fp32推理：使用未量化的模型进行推理 。
2、在实践中 ，我们首先通过TensorFlow训练一个手写数字模型 。量化过程分为两种：1）PTQ（Post Training Quantization） ，训练后量化，适用于参数冗余高的大模型 ，精度损失较小；2）QAT（Quantization Aware Training） ，量化训练，过程复杂 ，适用于小模型 ，量化后精度损失约1-2个点。
3 、以管理员权限运行命令提示符 。使用命令python m venv testtf创建一个名为testtf的虚拟环境 。激活虚拟环境：在命令提示符中输入testtfScriptsactivate来激活刚才创建的虚拟环境。安装TensorFlow：使用pip安装TensorFlow，命令为pip install tensorflow==1 。
ncnn与tensorflowlite相比有什么特有什么特点?
1 、ncnn与TensorFlow Lite性能比较 ncnn框架简洁直接 ，GitHub使用指南详尽 ，支持多种训练框架的模型转换，如Caffe、MxNet 、Pytorch 、TensorFlow（部分支持） ，提供丰富的层类型 ，并支持自定义层添加 。作者精心优化实现，有QQ交流群，群内高手如林。
2、ONNX作为模型转换的中间人 ，提供了跨框架的便利性；NCNN则在移动端性能优化上有独特优势；OpenVINO为各种计算平台提供高性能推理支持；TensorRT针对GPU平台提供高效率推理；Mediapipe则侧重于跨平台的设备端推理 。具体选择时 ，应根据实际应用场景和硬件资源进行综合考虑 。
3 、神经网络结构可视化软件Netron是一个开源且跨平台的工具，它在macOS 、Linux、Windows等主流操作系统上运行 ，并提供了网页版选择。Netron支持多种主流的深度学习框架 ，包括ONNX 、Keras 、Tensorflow Lite、Caffe/CaffeDarknet、MNN 、ncnn 、PaddlePaddle等。
4、在最终的q计算中貌似是没干啥，其实我们在浮点运算中 ，这样除了一下 ，进行了data rounding to integer，然后再乘回去一切其它已经不同了 ，那样特别小的位数显然已经被清了零 。 ok ，到了可以进一步总结的时候了 。下面的算法过程基本理清了此一quantization机制的整体操作步骤。
ESP32基于Arduino玩转TensorFlow
1 、通过Arduino程序，一行代码即可将TensorFlow模型加载至系统 ，ESP32单片机因此具备预测能力 。烧录程序至ESP32后 ，观察结果发现预测效果良好，误差较小，计算性能优异 。此流程展示了如何将TensorFlow Lite成功移植至Arduino环境下的ESP32 ，实现AI功能。感谢Google的TensorFlow Lite for Microcontrollers ，即使官方未直接支持Arduino的ESP32，该教程提供了实现方法 。
2 、首先 ，你需要准备相应的硬件 ，如ESP32-CAM模块、电源适配器 、开关和连接线等 。这些硬件将构成智能小车或其他智能设备的基础。接下来是软件设置，你需要安装Arduino IDE并配置ESP32的开发板库 。这样你就能通过Arduino IDE进行编程 ，控制ESP32-CAM模块的行为 。
3 、该模型适用于边缘端部署 ，直接部署在XIAO Esp32S3 Sense 开发板上，实现无网络环境下的预测推理。为了连接OLED显示屏 ，XIAO ESP32S3（Sense）需要提前焊接针脚 ，并按照指定接线 。通过导入Arduino推理库文件，并在程序中添加此库 ，设置PSRAM选项、开发板类型和端口号 ，即可上传程序 。
4 、使用 TensorFlow Lite for Microcontrollers 库来训练模型。可以选择一个适合于 ESP32-CAM 的模型架构，或者自己设计一个模型。将训练好的模型编译为可在 ESP32-CAM 上运行的代码，并将其上传到 ESP32-CAM 上 。在 ESP32-CAM 上编写程序 ，以调用模型并进行图像分类或目标检测 。
手机怎么打开本地后缀为safetensors的模型文件?
手机无法直接打开后缀为safetensors的模型文件。需要使用特定的软件或工具才能打开和处理这种文件 。解释： 文件格式与手机系统不兼容：safetensors是特定软件或平台使用的模型文件格式 ，手机操作系统并不直接支持打开这种文件 。因此，无法直接在手机上通过常规方式打开。
首先 ，你需要确保你的手机上已经安装了TensorFlow Lite解释器 。你可以在Google Play商店中搜索TensorFlow Lite并下载安装 。将safetensors模型文件拷贝到你的手机存储器上。你可以通过USB连接将模型文件复制到手机上 ，或者通过电子邮件或云存储服务将文件发送到手机上 。打开你的TensorFlow Lite应用程序 。
在手机上操作Safetensors模型文件，首先确保你的设备已安装TensorFlow Lite支持。从Google Play下载并安装TensorFlow Lite应用是第一步 。将safetensors文件通过USB 、邮件或云存储传输到手机存储 。找到你的TensorFlow Lite应用 ，选择“加载模型”选项 ，然后从存储器中导航到safetensors文件的位置。
Safetensors文件的基本定义 Safetensors是一种保护机制，旨在确保深度学习模型在处理敏感数据时的安全性。在TensorFlow框架中 ，它通过对数据进行加密和封装 ，防止数据在传输和计算过程中被非法获取或篡改 。这种文件可以有效地增强数据的安全性，尤其在处理隐私敏感或个人数据的时候 。
右键下载LyCORIS模型 ，文件格式通常以safetensors结尾。将下载的模型放置在指定的sdmodelsLyCORIS文件夹内 ，以备后续使用 。安装LyCORIS插件：访问LyCORIS插件的安装教程链接：https：//github.com/KohakuBlueleaf/a1111sdwebuilycoris 。按照教程进行插件安装，并确保重启stablediffusionwebui以激活插件。
如何使用tf训练好的模型
放置模型文件：将训练好的mnist.tflite模型文件放置在Android项目的assets文件夹下 。更新项目依赖：在build.gradle文件中添加TFLite的依赖项，以确保项目能够使用TFLite库 。例如：gradleimplementation org.tensorflow：tensorflowlite：x.y.z其中x.y.z是TFLite库的版本号。
放置TFLite模型：将训练好的mnist.tflite模型文件放置在Android项目的assets文件夹下 。这是为了确保模型文件可以被应用正确加载 。更新build.gradle：在项目的build.gradle文件中添加TFLite的依赖项。
在开发数字识别应用时 ，需要遵循一系列步骤来确保应用的功能性和用户友好性 。首先 ，将mnist.tflite模型放置在assets文件夹下，这是模型存储的指定位置 ，便于应用加载和使用 。接下来 ，更新build.gradle文件以包含tflite依赖项，这是确保应用能够识别和调用TensorFlow Lite库的关键步骤。
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希望本篇文章《TensorFlowLite（tensorFlowliter 如何提取图片精准坐标）（tensorFlowliter 如何提取图片精准坐标）TensorFlowLite》能对你有所帮助！
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