如何将 TensorFlow 1.15 模型转换为 TFLite

TensorFlow Lite (TFLite) 是 TensorFlow 的轻量级解决方案，用于部署模型到移动设备和嵌入式设备等低功耗设备上。在 TensorFlow 1.15 中，我们可以使用 tf.lite.TFLiteConverter 类将训练好的 TensorFlow 模型转换为 TFLite 模型。本文将介绍如何进行转换。

1. 准备你的 TensorFlow 模型

在转换之前，你需要已经训练好了一个 TensorFlow 模型。这里假设你的 TensorFlow 模型已经保存在了一个名为 my_model.pb 的文件中。如果你还没有训练好你的模型，请先完成 TensorFlow 模型的训练。

2. 创建 TFLite 转换器

在 TensorFlow 1.15 中，我们可以使用以下代码创建一个 TFLite 转换器：

import tensorflow as tf

converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model("my_model.pb")

这里，我们使用 tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model 方法从已保存的 TensorFlow 模型中创建一个 TFLite 转换器。将文件路径传递给该方法作为参数。如果你的 TensorFlow 模型不是保存的模型，你也可以使用其他方法从模型中创建一个 TFLite 转换器。

3. 配置转换器

在创建 TFLite 转换器之后，我们可以使用以下方法来配置转换器的参数：

converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
converter.target_spec.supported_types = [tf.float16]

这里，我们使用 converter.optimizations 方法来设置转换器的优化方式，它是一个优化方式的列表。目前，TFLite 支持以下优化方式：

• tf.lite.Optimize.DEFAULT: 默认优化，包括权重量化（Quantization）和减少冗余运算等优化。
• tf.lite.Optimize.OPTIMIZE_FOR_SIZE: 最小化模型大小。
• tf.lite.Optimize.OPTIMIZE_FOR_LATENCY: 最小化模型延迟。
• tf.lite.Optimize.OPTIMIZE_FOR_ACCURACY: 最小化模型在验证集上的精度误差。

我们使用 converter.target_spec.supported_types 方法来设置转换器的数据类型。此处，我们设置为 tf.float16，表示使用半精度浮点数来表示模型参数和输入输出数据，可以减少模型大小，并提高计算速度。如果你不需要使用半精度浮点数，可以设置为 tf.float32。

4. 进行转换

在配置转换器之后，我们可以使用以下代码对 TensorFlow 模型进行转换：

tflite_model = converter.convert()

该方法会返回一个字节序列，表示转换后的 TFLite 模型。你可以将其保存到文件中，也可以直接将其加载到内存中，然后部署到移动设备或嵌入式设备上。

5. 将 TFLite 模型保存到文件中

如果你想保存转换后的 TFLite 模型到文件中，可以使用以下代码：

with open("my_model.tflite", "wb") as f:
    f.write(tflite_model)

此处，我们使用 Python 的 open 函数打开文件，文件名为 my_model.tflite，打开方式为二进制写入（wb）。然后，我们将转换后的 TFLite 模型写入到文件中。

6. 完整代码

以下是完整的实现代码：

import tensorflow as tf

converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model("my_model.pb")
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
converter.target_spec.supported_types = [tf.float16]
tflite_model = converter.convert()

with open("my_model.tflite", "wb") as f:
    f.write(tflite_model)

这是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据不同的模型进行调整和优化。例如，你可能需要针对不同的硬件设备进行优化，或者需要调整优化方式以达到更好的效果。因此，建议您根据实际情况进行调整和优化。