تحويل نماذج TensorFlow

تصف هذه الصفحة كيفية تحويل نموذج TensorFlow إلى نموذج TensorFlow Lite (تنسيق FlatBuffer محسن محدد بامتداد الملف .tflite ) باستخدام محول TensorFlow Lite.

سير عمل التحويل

يوضح الرسم التخطيطي أدناه سير العمل عالي المستوى لتحويل النموذج الخاص بك:

سير عمل محول TFLite

الشكل 1. سير عمل المحول.

يمكنك تحويل النموذج الخاص بك باستخدام أحد الخيارات التالية:

  1. Python API ( موصى به ): يتيح لك ذلك دمج التحويل في خط أنابيب التطوير الخاص بك ، وتطبيق التحسينات ، وإضافة البيانات الوصفية والعديد من المهام الأخرى التي تبسط عملية التحويل.
  2. سطر الأوامر : هذا يدعم فقط تحويل النموذج الأساسي.

واجهة برمجة تطبيقات Python

رمز المساعد: لمعرفة المزيد حول واجهة برمجة تطبيقات محول TensorFlow Lite ، قم بتشغيل print(help(tf.lite.TFLiteConverter)) .

قم بتحويل نموذج TensorFlow باستخدام tf.lite.TFLiteConverter . يتم تخزين نموذج TensorFlow باستخدام تنسيق SavedModel ويتم إنشاؤه إما باستخدام مستوى عالٍ من tf.keras.* واجهات برمجة التطبيقات (نموذج Keras) أو واجهات برمجة تطبيقات tf.* ذات المستوى المنخفض (التي تقوم من خلالها بإنشاء وظائف ملموسة). نتيجة لذلك ، لديك الخيارات الثلاثة التالية (الأمثلة في الأقسام القليلة التالية):

يوضح المثال التالي كيفية تحويل SavedModel إلى نموذج TensorFlow Lite.

import tensorflow as tf

# Convert the model
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_dir) # path to the SavedModel directory
tflite_model = converter.convert()

# Save the model.
with open('model.tflite', 'wb') as f:
  f.write(tflite_model)

تحويل نموذج Keras

يوضح المثال التالي كيفية تحويل نموذج Keras إلى نموذج TensorFlow Lite.

import tensorflow as tf

# Create a model using high-level tf.keras.* APIs
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1]),
    tf.keras.layers.Dense(units=16, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(units=1)
])
model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error') # compile the model
model.fit(x=[-1, 0, 1], y=[-3, -1, 1], epochs=5) # train the model
# (to generate a SavedModel) tf.saved_model.save(model, "saved_model_keras_dir")

# Convert the model.
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
tflite_model = converter.convert()

# Save the model.
with open('model.tflite', 'wb') as f:
  f.write(tflite_model)

تحويل وظائف ملموسة

يوضح المثال التالي كيفية تحويل الوظائف الملموسة إلى نموذج TensorFlow Lite.

import tensorflow as tf

# Create a model using low-level tf.* APIs
class Squared(tf.Module):
  @tf.function(input_signature=[tf.TensorSpec(shape=[None], dtype=tf.float32)])
  def __call__(self, x):
    return tf.square(x)
model = Squared()
# (ro run your model) result = Squared(5.0) # This prints "25.0"
# (to generate a SavedModel) tf.saved_model.save(model, "saved_model_tf_dir")
concrete_func = model.__call__.get_concrete_function()

# Convert the model.

converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_concrete_functions([concrete_func],
                                                            model)
tflite_model = converter.convert()

# Save the model.
with open('model.tflite', 'wb') as f:
  f.write(tflite_model)

ميزات أخرى

  • تطبيق التحسينات . التحسين الشائع المستخدم هو تكميم ما بعد التدريب ، والذي يمكن أن يقلل من زمن وصول النموذج وحجمه مع الحد الأدنى من الخسارة في الدقة.

  • أضف البيانات الوصفية ، مما يسهل إنشاء كود غلاف خاص بالنظام الأساسي عند نشر النماذج على الأجهزة.

أخطاء التحويل

فيما يلي أخطاء التحويل الشائعة وحلولها:

أداة سطر الأوامر

إذا قمت بتثبيت TensorFlow 2.x من النقطة ، فاستخدم الأمر tflite_convert . لعرض جميع العلامات المتاحة ، استخدم الأمر التالي:

$ tflite_convert --help

`--output_file`. Type: string. Full path of the output file.
`--saved_model_dir`. Type: string. Full path to the SavedModel directory.
`--keras_model_file`. Type: string. Full path to the Keras H5 model file.
`--enable_v1_converter`. Type: bool. (default False) Enables the converter and flags used in TF 1.x instead of TF 2.x.

You are required to provide the `--output_file` flag and either the `--saved_model_dir` or `--keras_model_file` flag.

إذا لم يتم تحميل مصدر TensorFlow 2.x وترغب في تشغيل المحول من هذا المصدر دون إنشاء الحزمة وتثبيتها ، فيمكنك استبدال " tflite_convert " بـ " bazel run tensorflow/lite/python:tflite_convert -- " في الأمر.

تحويل SavedModel

tflite_convert \
  --saved_model_dir=/tmp/mobilenet_saved_model \
  --output_file=/tmp/mobilenet.tflite

تحويل نموذج Keras H5

tflite_convert \
  --keras_model_file=/tmp/mobilenet_keras_model.h5 \
  --output_file=/tmp/mobilenet.tflite

الخطوات التالية

استخدم مترجم TensorFlow Lite لتشغيل الاستدلال على جهاز عميل (على سبيل المثال ، محمول ، مضمن).