tf.compat.v2.lite.TFLiteConverter

Преобразует модель TensorFlow в модель TensorFlow Lite.

tf.compat.v2.lite.TFLiteConverter(
    funcs, trackable_obj=None
)

Пример использования:

# Converting a SavedModel to a TensorFlow Lite model.
converter = lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_dir)
tflite_model = converter.convert()

# Converting a tf.Keras model to a TensorFlow Lite model.
converter = lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
tflite_model = converter.convert()

# Converting ConcreteFunctions to a TensorFlow Lite model.
converter = lite.TFLiteConverter.from_concrete_functions([func])
tflite_model = converter.convert()

Аргументы

funcs Список TensorFlow ConcreteFunctions. Список не должен содержать дубликатов.

trackable_obj Объект tf.AutoTrackable, связанный с funcs. Ссылка на этот объект должна быть сохранена, чтобы переменные не были удалены сборщиком мусора, так как функции имеют слабую ссылку на переменные. Это необходимо только в том случае, если объект tf.AutoTrackable не поддерживается пользователем (например, from_saved_model).

Атрибуты
`allow_custom_ops`	Логическое значение, указывающее, разрешены ли пользовательские операции. Если false, любая неизвестная операция является ошибкой. Если true, для любой неизвестной операции создаются пользовательские операции. Разработчик должен предоставить их исполнителю TensorFlow Lite с пользовательским разрешителем. (по умолчанию False)
`target_spec`	Экспериментальный флаг, может быть изменён. Указание целевого устройства.
`optimizations`	Экспериментальный флаг, может быть изменён. Список оптимизаций, которые необходимо применить при преобразовании модели. Например, `[Optimize.DEFAULT] </td> </tr><tr> <td>`representative_dataset`</td> <td> A representative dataset that can be used to generate input and output samples for the model. The converter can use the dataset to evaluate different optimizations. </td> </tr><tr> <td>`experimental_enable_mlir_converter`	Экспериментальный флаг, может быть изменён. Включает преобразователь MLIR вместо преобразователя TOCO.

Методы

`convert`

Просмотреть исходный код

convert()

Преобразует TensorFlow GraphDef на основе переменных экземпляра.

Возвращает
Преобразованные данные в сериализованном формате.

Исключения
`ValueError`	Указаны несколько конкретных функций. Не указаны размеры входных данных. Неверные параметры квантования.

`from_concrete_functions`

Просмотреть исходный код

@classmethod
from_concrete_functions(
    funcs
)

Создаёт объект TFLiteConverter из ConcreteFunctions.

Аргументы
`funcs`	Список TensorFlow ConcreteFunctions. Список не должен содержать дубликатов.

Возвращает
Объект TFLiteConverter.

Исключения
Неверный тип входных данных.

`from_keras_model`

Просмотреть исходный код

@classmethod
from_keras_model(
    model
)

Создаёт объект TFLiteConverter из модели Keras.

Аргументы
`model`	tf.Keras.Model

Возвращает
Объект TFLiteConverter.

`from_saved_model`

Просмотреть исходный код

@classmethod
from_saved_model(
    saved_model_dir, signature_keys=None, tags=None
)

Создаёт объект TFLiteConverter из каталога SavedModel.

Аргументы
`saved_model_dir`	Каталог SavedModel для преобразования.
`signature_keys`	Список ключей, идентифицирующих SignatureDef, содержащих входные и выходные данные. Элементы не должны дублироваться. По умолчанию используется атрибут `signatures` MetaGraphdef. (по умолчанию saved_model.signatures)
`tags`	Множество тегов, идентифицирующих MetaGraphDef в SavedModel для анализа. Все теги в наборе тегов должны быть присутствовать. (по умолчанию set(SERVING))

Возвращает
Объект TFLiteConverter.

Исключения
Неверные ключи сигнатуры.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/compat/v2/lite/TFLiteConverter