在没有Keras的覆盆子Pi 4上使用TensorFlow Lite,可以按照以下步骤进行操作:
sudo apt-get install python3-tflite-runtime
这将安装TensorFlow Lite的Python运行时。
import tensorflow as tf
# 加载已经训练好的模型
model = tf.keras.models.load_model('model.h5')
# 创建一个转换器
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
# 执行转换
tflite_model = converter.convert()
# 保存转换后的模型
open('model.tflite', 'wb').write(tflite_model)
import numpy as np
import tensorflow as tf
# 加载模型
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="model.tflite")
interpreter.allocate_tensors()
# 获取输入和输出张量的索引
input_details = interpreter.get_input_details()
output_details = interpreter.get_output_details()
# 准备输入数据
input_shape = input_details[0]['shape']
input_data = np.array(...) # 根据模型的输入形状创建输入数据
# 设置输入数据
interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], input_data)
# 运行模型
interpreter.invoke()
# 获取输出数据
output_data = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])
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