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API の更新

このページでは、TensorFlow 2.x の tf.lite.TFLiteConverter Python API に適用された更新に関する情報を提供しています。

注意: この変更で何らかの懸念事項が生じた場合は、GitHub 課題を提出してください。

  • TensorFlow 2.3

    • inference_input_typeinference_output_type 属性を使用する整数の入力型/出力型の量子化モデルのサポート(以前は浮動小数点のみをサポート)。こちらの使用例をご覧ください。
    • 動的な次元によるモデルの変換とサイズ変更のサポート
    • 16 ビットアクティベーションと 8 ビットの重みによる量子化モードを実験的に追加
  • TensorFlow 2.2

    • デフォルトで、機械学習向けの Google の最先端コンパイラテクノロジーである MLIR ベース変換 を使用。これにより、Mask R-CNN や Mobile BERT などの新しいモデルのクラスの変換が可能になり、Functional 制御フローを伴うモデルがサポートされています。
  • TensorFlow 2.0 と TensorFlow 1.x の比較

    • target_ops 属性の名前が target_spec.supported_ops に変更されました。
    • 次の属性が削除されています。
      • 量子化: inference_typequantized_input_statspost_training_quantizedefault_ranges_statsreorder_across_fake_quantchange_concat_input_rangesget_input_arrays()。代わりに、tf.keras API で量子化を意識したトレーニングがサポートされ、ポストトレーニング量子化に使用する属性数が少なくなっています。
      • 視覚化: output_formatdump_graphviz_dirdump_graphviz_video。代わりに、TensorFlow Lite モデルの視覚化には、visualize.py を使用する方法をお勧めします。
      • 凍結グラフ: drop_control_dependency。TensorFlow 2.x では凍結グラフはサポートされていません。
    • tf.lite.toco_converttf.lite.TocoConverter などのその他のコンバータ API が削除されています。
    • tf.lite.OpHinttf.lite.constants などのその他の関連 API が削除されています(tf.lite.constants.* 型は、tf.* の TensorFlow データ型にマッピングされ、重複が減らされています)。