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Convierte un modelo de TensorFlow en un modelo de TensorFlow Lite.

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

Uso de ejemplo:

# 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()
Args
funcs Lista de funciones de hormigón de TensorFlow. La lista no debe contener elementos duplicados.
trackable_obj tf.Objeto autotrackable asociado con funcs. Es necesario mantener una referencia a este objeto para que las variables no se recolecten como basura, ya que las funciones tienen una referencia débil a las variables. Esto solo es necesario cuando el usuario no mantiene el objeto tf.AutoTrackable (p. Ej. from_saved_model).
Atributos
allow_custom_ops Booleano que indica si se permiten operaciones personalizadas. Cuando es False, cualquier operación desconocida es un error. Cuando es Verdadero, las operaciones personalizadas se crean para cualquier operación desconocida. El desarrollador debe proporcionarlos al tiempo de ejecución de TensorFlow Lite con un solucionador personalizado. (predeterminado falso)
optimizations Bandera experimental sujeta a cambios. Una lista de optimizaciones para aplicar al convertir el modelo. P.ej [Optimize.DEFAULT]
representative_dataset Un conjunto de datos representativo que se puede utilizar para generar muestras de entrada y salida para el modelo. El convertidor puede usar el conjunto de datos para evaluar diferentes optimizaciones. Tenga en cuenta que este es un atributo opcional, pero es necesario si INT8 es el único soporte de operaciones integradas en las operaciones de destino.
target_spec Bandera experimental sujeta a cambios. Especificación del dispositivo de destino.
inference_input_type Tipo de datos de la capa de entrada. Tenga en cuenta que los tipos de enteros (tf.int8 y tf.uint8) actualmente solo se admiten para la cuantificación de enteros posterior al entrenamiento y el entrenamiento con reconocimiento de cuantificación. (tf.float32 predeterminado, debe estar en {tf.float32, tf.int8, tf.uint8})
inference_output_type Tipo de datos de la capa de salida. Tenga en cuenta que los tipos de enteros (tf.int8 y tf.uint8) actualmente solo se admiten para la cuantificación de enteros posterior al entrenamiento y el entrenamiento con reconocimiento de cuantificación. (tf.float32 predeterminado, debe estar en {tf.float32, tf.int8, tf.uint8})
experimental_new_converter Bandera experimental sujeta a cambios. Habilita la conversión basada en MLIR en lugar de la conversión TOCO. (Verdadero por defecto)

Métodos

convert

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convert()

Convierte un GraphDef de TensorFlow en función de las variables de instancia.

Devoluciones
Los datos convertidos en formato serializado.
Eleva
ValueError No se especifican funciones concretas. Se especifican múltiples funciones concretas. La forma de entrada no está especificada. Parámetros de cuantificación no válidos.

from_concrete_functions

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@classmethod
from_concrete_functions(
    funcs
)

Crea un objeto TFLiteConverter a partir de ConcreteFunctions.

Args
funcs Lista de funciones de hormigón de TensorFlow. La lista no debe contener elementos duplicados. Actualmente, el convertidor solo puede convertir una sola función ConcreteFunction. La conversión de múltiples funciones está en desarrollo.
Devoluciones
Objeto TFLiteConverter.
Eleva
Tipo de entrada no válido.

from_keras_model

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@classmethod
from_keras_model(
    model
)

Crea un objeto TFLiteConverter a partir de un modelo de Keras.

Args
model tf.Keras.Model
Devoluciones
Objeto TFLiteConverter.

from_saved_model

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

Crea un objeto TFLiteConverter a partir de un directorio de modelo guardado.

Args
saved_model_dir Directorio SavedModel para convertir.
signature_keys Lista de claves que identifican SignatureDef que contienen entradas y salidas. Los elementos no deben duplicarse. Por defecto el signatures se utiliza el atributo de MetaGraphdef. (firmas_modelo_de_guardado por defecto)
tags Conjunto de etiquetas que identifican el MetaGraphDef dentro del SavedModel para analizar. Todas las etiquetas del conjunto de etiquetas deben estar presentes. (conjunto predeterminado (PORCIÓN))
Devoluciones
Objeto TFLiteConverter.
Eleva
Claves de firma no válidas.