このページでは、TensorFlow2.xでtf.lite.TFLiteConverterに加えられた更新に関する情報を提供します。
TensorFlow 2.3
- 新しい
inference_input_type属性とinference_output_type属性を使用して、整数量子化モデルの整数（以前はfloatのみ）入出力タイプをサポートします。この使用例を参照してください。 - 動的ディメンションを使用したモデルの変換とサイズ変更をサポートします。
- 16ビットのアクティベーションと8ビットの重みを備えた新しい実験的な量子化モードが追加されました。
- 新しい
TensorFlow 2.2
- デフォルトでは、機械学習用のGoogleの最先端コンパイラテクノロジーであるMLIRベースの変換を活用します。これにより、Mask R-CNN、Mobile BERTなどの新しいクラスのモデルの変換が可能になり、機能的な制御フローを備えたモデルがサポートされます。
TensorFlow2.0とTensorFlow1.x
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target_ops属性の名前をtarget_spec.supported_opsに変更しました - 次の属性を削除しました。
- 量子化：
inference_type、quantized_input_stats、post_training_quantize、default_ranges_stats、reorder_across_fake_quant、change_concat_input_ranges、get_input_arrays()。代わりに、量子化認識トレーニングはtf.kerasAPIを介してサポートされ、トレーニング後の量子化はより少ない属性を使用します。 - 視覚化：
output_format、dump_graphviz_dir、dump_graphviz_video。代わりに、TensorFlow Liteモデルを視覚化するための推奨されるアプローチは、 visualize.pyを使用することです。 - 凍結されたグラフ：
drop_control_dependency、凍結されたグラフはTensorFlow2.xではサポートされていません。
- 量子化：
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tf.lite.toco_convertやtf.lite.TocoConverterなどの他のコンバーターAPIを削除しました tf.lite.OpHintやtf.lite.constantsなどの他の関連APIを削除しました（重複を減らすために、tf.lite.constants.*タイプはtf.*TensorFlowデータタイプにマッピングされています）
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