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¿Cómo puedo probar un modelo .tflite para demostrar que se comporta como el modelo original utilizando los mismos datos de prueba?

Este dilema se puede abordar de diferentes maneras, pero nosotros te enseñamos la solución más completa para nosotros.

Solución:

Puedes utilizar Intérprete de Python de TensorFlow Lite para probar tu modelo tflite.

Le permite alimentar datos de entrada en Python Shell y leer la salida directamente como si estuviera usando un modelo de flujo de tensor normal.

He respondido esta pregunta aquí.

Y puedes leer esto Guía oficial de TensorFlow Lite para obtener información detallada.

También puede usar Netron para visualizar su modelo. Le permite cargar su archivo .tflite directamente e inspeccionar la arquitectura y el peso de su modelo.

Hay un tflite_diff_example_test en la base de código de TensorFlow. Genera datos aleatorios e introduce los mismos datos en TensorFlow y TensorFlow lite, luego compara si la diferencia está dentro de un umbral pequeño.

Puede verificar el código TensorFlow de Github y ejecutarlo con bazel:

bazel run //tensorflow/contrib/lite/testing:tflite_diff_example_test

entonces verá qué argumentos necesita pasar.

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