我已经使用 bazel 将 .pb
文件转换为 tflite
文件。现在我想在我的Python脚本中加载这个 tflite
模型,只是为了测试是否会给我正确的输出。
我已经使用 bazel 将 .pb
文件转换为 tflite
文件。现在我想在我的Python脚本中加载这个 tflite
模型,只是为了测试是否会给我正确的输出。
import numpy as np
import tensorflow as tf
# Load TFLite model and allocate tensors.
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="converted_model.tflite")
interpreter.allocate_tensors()
# Get input and output tensors.
input_details = interpreter.get_input_details()
output_details = interpreter.get_output_details()
# Test model on random input data.
input_shape = input_details[0]['shape']
input_data = np.array(np.random.random_sample(input_shape), dtype=np.float32)
interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], input_data)
interpreter.invoke()
# The function `get_tensor()` returns a copy of the tensor data.
# Use `tensor()` in order to get a pointer to the tensor.
output_data = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])
print(output_data)
以上代码来自 TensorFlow Lite 官方指南,如需更详细的信息,请阅读此处。
TensorFlow Lite的冗长性很强大,因为它允许更多的控制,但在许多情况下,您只想传递输入并获得输出,因此我创建了一个包装这个逻辑的类:
以下内容适用于来自tfhub.dev的分类模型,例如:https://tfhub.dev/tensorflow/lite-model/mobilenet_v2_1.0_224/1/metadata/1
# Usage
model = TensorflowLiteClassificationModel("path/to/model.tflite")
(label, probability) = model.run_from_filepath("path/to/image.jpeg")
import tensorflow as tf
import numpy as np
from PIL import Image
class TensorflowLiteClassificationModel:
def __init__(self, model_path, labels, image_size=224):
self.interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path=model_path)
self.interpreter.allocate_tensors()
self._input_details = self.interpreter.get_input_details()
self._output_details = self.interpreter.get_output_details()
self.labels = labels
self.image_size=image_size
def run_from_filepath(self, image_path):
input_data_type = self._input_details[0]["dtype"]
image = np.array(Image.open(image_path).resize((self.image_size, self.image_size)), dtype=input_data_type)
if input_data_type == np.float32:
image = image / 255.
if image.shape == (1, 224, 224):
image = np.stack(image*3, axis=0)
return self.run(image)
def run(self, image):
"""
args:
image: a (1, image_size, image_size, 3) np.array
Returns list of [Label, Probability], of type List<str, float>
"""
self.interpreter.set_tensor(self._input_details[0]["index"], image)
self.interpreter.invoke()
tflite_interpreter_output = self.interpreter.get_tensor(self._output_details[0]["index"])
probabilities = np.array(tflite_interpreter_output[0])
# create list of ["label", probability], ordered descending probability
label_to_probabilities = []
for i, probability in enumerate(probabilities):
label_to_probabilities.append([self.labels[i], float(probability)])
return sorted(label_to_probabilities, key=lambda element: element[1])
但是,您需要修改此内容以支持不同的用例,因为我正在传递图像作为输入,并获得分类([标签,概率])输出。如果您需要文本输入(NLP),或其他输出(物体检测输出边界框、标签和概率),分类(仅标签)等。
此外,如果您期望不同大小的图像输入,则需要更改输入大小并重新分配模型(self.interpreter.allocate_tensors()
)。这很慢(低效)。最好使用平台调整大小功能(例如Android图形库)来进行调整大小,而不是使用TensorFlow lite模型进行调整大小。或者,您可以使用一个单独的模型来调整模型的大小,这样可以更快地allocate_tensors()
。