tf.lite.TFLiteConverter

Преобразует модель TensorFlow в модель TensorFlow Lite.

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

Пример использования:

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

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

# Converting ConcreteFunctions to a TensorFlow Lite model.
converter = tf.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).

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`	Булево значение, указывающее, разрешены ли пользовательские операции. Если False, любая неизвестная операция является ошибкой. Если True, пользовательские операции создаются для любой неизвестной операции. Разработчик должен предоставить их исполнителю TensorFlow Lite с пользовательским решателем. (по умолчанию False)
`optimizations`	Экспериментальный флаг, может быть изменен. Список оптимизаций, которые необходимо применить при преобразовании модели. Например, `[Optimize.DEFAULT]`
`representative_dataset`	Представительный набор данных, который можно использовать для генерации входных и выходных выборок для модели. Конвертер может использовать набор данных для оценки различных оптимизаций. Обратите внимание, что это необязательный атрибут, но он необходим, если INT8 является единственной поддерживаемой встроенной операцией в целевых операциях.
`target_spec`	Экспериментальный флаг, может быть изменен. Указание целевого устройства.
`inference_input_type`	Тип данных входного слоя. Обратите внимание, что целочисленные типы (tf.int8 и tf.uint8) в настоящее время поддерживаются только для целочисленного квантования после обучения. (по умолчанию tf.float32, должно быть в {tf.float32, tf.int8, tf.uint8})
`inference_output_type`	Тип данных выходного слоя. Обратите внимание, что целочисленные типы (tf.int8 и tf.uint8) в настоящее время поддерживаются только для целочисленного квантования после обучения. (по умолчанию tf.float32, должно быть в {tf.float32, tf.int8, tf.uint8})
`experimental_new_converter`	Экспериментальный флаг, может быть изменен. Включает преобразование на основе MLIR вместо преобразования TOCO. (по умолчанию True)

Методы

`convert`

Просмотреть исходный код

convert()

Преобразует граф TensorFlow GraphDef на основе переменных экземпляра.

Возвращает
Преобразованные данные в сериализованном формате.

Возможные исключения
`ValueError`	Не указаны конкретные функции. Указаны несколько конкретных функций. Не указана форма 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. В настоящее время конвертер может преобразовывать только одну ConcreteFunction. Преобразование нескольких функций находится в разработке.

Возвращает
Объект TFLiteConverter.

Возможные 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, содержащие входные и выходные данные. Элементы не должны дублироваться. По умолчанию используется атрибут `signatures` объекта MetaGraphdef. (по умолчанию saved_model.signatures)
`tags`	Множество тегов, идентифицирующих MetaGraphDef в SavedModel для анализа. Все теги в множестве тегов должны быть присутствовать. (по умолчанию set(SERVING))

Возвращает
Объект TFLiteConverter.

Возможные исключения
Неверные ключи подписи.

© 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/r2.3/api_docs/python/tf/lite/TFLiteConverter