tensorflow pb to tflite 精度下降详解

首先我们需要明确一点,将TensorFlow pb模型转换为TensorFlow Lite格式可能会导致精度下降,主要原因是两种格式的计算方式不同。而这种精度下降的原因有很多,下面我们逐一分析。

原因一:量化

TensorFlow Lite是一种被量化的格式,也就是说,它将在一定程度上损失精度以换取性能的提升。这种损失的程度取决于模型本身的精度以及量化的方式。量化会对一些敏感的操作,比如softmax,产生更大的影响。

原因二:优化器

一些优化器的操作可能会影响模型的精度。例如,Dropout在推断时被禁用,这可能会导致模型的精度下降,因此需要使用优化器。

原因三:API

TensorFlow Lite与TensorFlow Python API不完全一致。这意味着在转换过程中,一些操作会被更改或删除,或者参数会被替换成TensorFlow Lite中的等效参数,这可能会导致行为的变化。

解决方案

对于以上三种原因,我们都可以采取一些措施来避免或减少精度下降。

方案一:转换前查看TensorFlow Lite支持的操作

在将pb模型转换为TensorFlow Lite格式之前,我们可以先查看TensorFlow Lite支持的操作,并根据这个列表来修改我们的模型。使用以下代码来查看支持的操作:

import tensorflow as tf
print(tf.lite.OpsSet.ALL)

这将输出一个集合,其中包含TensorFlow Lite支持的所有操作的名称。我们可以在代码中使用这个集合来检查我们的模型是否使用了TensorFlow Lite不支持的操作。

方案二:使用量化感知训练

量化感知训练可以在一定程度上缓解在从pb模型到TensorFlow Lite模型转换中出现的精度下降问题。在这种情况下,训练数据被训练为在量化中保持更一致的分布,这可以使模型更加健壮。

示例一:转换时指定转换器版本

TensorFlow Lite的转换器版本不同,可能会对转换后的精度产生影响。可以通过以下方式指定转换器版本:

converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_dir)
converter.target_spec.supported_ops = [tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS, tf.lite.OpsSet.SELECT_TF_OPS]
tflite_model = converter.convert()

在这个例子中,我们已经明确设置了转换器版本,可以避免使用不受支持的操作。

示例二:使用量化

使用量化可以有效缓解从pb模型到TensorFlow Lite模型转换中出现的精度下降。以下是量化的示例代码:

def representative_data_gen():
    for input_value in tf.data.Dataset.from_tensor_slices(training_images).batch(1).take(100):
        yield [input_value]

converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_dir)
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
converter.representative_dataset = representative_data_gen
tflite_quant_model = converter.convert()

在这个例子中,我们将优化器设置为DEFAULT以启用量化,同时提供了一个代表性数据集来对数据进行计算。注意,使用量化可能会使模型在一定程度上损失精度。

这些措施都可以在一定程度上缓解pb模型转换为TensorFlow Lite格式时出现的精度下降问题。需要注意的是,这些措施并不能保证转换后的模型与原始模型的表现完全相同,但可以在性能和精度之间取得平衡。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:tensorflow pb to tflite 精度下降详解 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年5月25日
下一篇 2023年5月25日

相关文章

  • 关于feign对x-www-form-urlencode类型的encode和decode问题

    Feign是一个RESTful风格的HTTP客户端框架,它通过注解的方式来定义和调用HTTP方法,简化了HTTP请求的实现过程。在进行POST请求时,我们通常有两种方式来对请求参数进行编码:application/x-www-form-urlencoded和application/json。相对于后者,前者的请求参数格式类似于name=value&n…

    人工智能概论 2023年5月25日
    00
  • Kubernetes中Nginx配置热加载的全过程

    下面我会详细讲解如何在Kubernetes中实现Nginx配置的热加载及其全过程,包括它的原理和具体实现步骤。并提供两条示例说明。 什么是Kubernetes中Nginx配置热加载 Kubernetes是目前最流行的容器编排平台之一,它可以帮助我们管理和部署应用程序。在Kubernetes中,我们通常使用Nginx作为负载均衡器,以帮助我们将请求分发到不同的…

    人工智能概览 2023年5月25日
    00
  • 基于pytorch 预训练的词向量用法详解

    基于PyTorch预训练的词向量用法详解 简介 词向量是自然语言处理(NLP)领域中非常有用的一种技术,它可以将单词转换为向量,从而方便计算机进行处理。在PyTorch中,我们可以使用预训练的词向量,而不必从头开始训练。本文将介绍如何使用PyTorch预训练的词向量。 步骤 下载预训练的词向量 首先,我们需要从官方网站中下载要使用的预训练词向量。 加载预训练…

    人工智能概论 2023年5月25日
    00
  • 关于Java整合RabbitMQ实现生产消费的7种通讯方式

    关于Java整合RabbitMQ实现生产消费的7种通讯方式,以下是详细的攻略。 1. 概述 RabbitMQ是一个流行的开源消息中间件,被广泛用于构建可靠、可扩展和高性能的分布式系统,而Java作为一种流行的编程语言,也提供了丰富的集成库来实现与RabbitMQ的通讯。Java整合RabbitMQ实现生产消费主要有以下7种通讯方式: 原生AMQP协议 Spr…

    人工智能概览 2023年5月25日
    00
  • windows下Nginx多域名简单配置教程

    标题:Windows下Nginx多域名简单配置教程 在Windows系统上安装和配置Nginx服务可以让我们在本地或局域网内搭建轻巧高效的Web服务器,并且可以支持多个域名的访问。下面是详细的步骤说明: 1. 安装Nginx 我们可以从Nginx的官方网站(https://nginx.org/en/download.html)下载到适合我们系统的Nginx版…

    人工智能概览 2023年5月25日
    00
  • 本地文件上传到七牛云服务器示例(七牛云存储)

    本地文件上传到七牛云服务器可以通过以下步骤来完成: 1. 注册七牛云账号 首先需要注册七牛云账号并开通七牛云存储服务。注册后,可以获得一个七牛云的access key和secret key。这两个秘钥将用于后续的操作。 2. 创建存储空间 登录七牛云管理后台,创建一个存储空间,用于存储上传的文件。在存储空间中,可以设置一些参数比如存储区域、镜像源等。 3. …

    人工智能概论 2023年5月25日
    00
  • Java TokenProcessor令牌校验工具类

    Java TokenProcessor令牌校验工具类 简介 Java TokenProcessor令牌校验工具类是一种防止重复提交的实现方式。当用户请求一个需要重复提交的页面时,我们需要判断用户是否重复提交或者在多次刷新保存过程中多次提交。这时我们可以使用 TokenProcessor 工具类来生成 token,将其储存到会话中或者隐藏表单中以供验证用户提交…

    人工智能概论 2023年5月25日
    00
  • CentOS 6.3安装配置Nginx方法

    下面是CentOS 6.3安装配置Nginx的完整攻略: 1. 安装必要的依赖 在安装Nginx之前,我们需要先安装一些必要的依赖,包括PCRE、zlib和OpenSSL等。可以使用以下命令安装这些依赖: yum install -y gcc gcc-c++ make wget yum install -y pcre pcre-devel zlib zlib…

    人工智能概览 2023年5月25日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部