构建和转换模型

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微控制器具有有限的 RAM 和存储空间,这限制了机器学习模型的规模。此外,面向微控制器的 TensorFlow Lite 目前只支持有限的一部分运算,因此并非所有的模型结构都是可行的。

本文档解释了转换一个 TensorFlow 模型以使其可在微控制器上运行的过程。本文档也概述了可支持的运算,并对于设计与训练一个模型以使其符合内存限制给出了一些指导。

一个端到端的、可运行的建立与转换模型的示例,见于如下的 Jupyter notebook 中: create_sine_model.ipynb

train_hello_world_model.ipynb

模型转换

要转换一个已训练的 TensorFlow 模型以在微控制器上运行,您应该使用 TensorFlow Lite 转换器 Python API。它可以将模型转换成 FlatBuffer(缩减模型大小),并进行修改以使用 TensorFlow Lite 运算。

以下的 Python 代码片段展示了如何使用预训练量化进行模型转换:

量化

许多微控制器平台没有本地文件系统的支持。从程序中使用一个模型最简单的方式是将其以一个 C 数组的形式包含并编译进你的程序。

以下的 unix 命令会生成一个以 char 数组形式包含 TensorFlow Lite 模型的 C 源文件:

xxd -i converted_model.tflite > model_data.cc

其输出类似如下:

unsigned char converted_model_tflite[] = {
  0x18, 0x00, 0x00, 0x00, 0x54, 0x46, 0x4c, 0x33, 0x00, 0x00, 0x0e, 0x00,
  // <Lines omitted>
};
unsigned int converted_model_tflite_len = 18200;

一旦你已经生成了此文件,你可以将它包含入你的程序。在嵌入式平台上,将数组声明改变为 const 类型以获得更好的内存效率是重要的。

有关如何在程序中包含并使用模型的示例,请参阅 Hello World 示例中的 model.cc

模型结构与训练

在设计一个面向微控制器的模型时,考虑模型的规模、工作负载,以及用到的运算是非常重要的。

模型规模

一个模型必须在二进制和运行时方面都足够小,以使其可以和你程序的其他部分一起符合你目标设备的内存限制。

为了创建一个更小的模型,你可以在你的结构里使用更少和更小的层。然而,小规模的模型更易面临欠拟合问题。这意味着对于许多问题,尝试并使用符合内存限制的尽可能大规模的模型是有意义的。但是,使用更大规模的模型也会导致处理器工作负载的增加。

注:在一个 Cortex M3 上,面向微控制器的 TensorFlow Lite 的核心运行时占 16 KB。

工作负载

工作负载受到模型规模与复杂度的影响。大规模、复杂的模型可能会导致更高的占空比,即导致你所用设备处理器的工作时间增长、空闲时间缩短。视你的应用,这种情况所带来的电力消耗与热量输出的增加可能会成为一个问题。

运算支持

面向微控制器的 TensorFlow Lite 目前仅支持有限的部分 TensorFlow 运算,这影响了可以运行的模型结构。我们正致力于在参考实现和针对特定结构的优化方面扩展运算支持。

可以在 all_ops_resolver.cc 文件中查看支持的运算。