将 TensorFlowJS MobileNet + KNN 保存到 TFLite

Question

我使用 TensorFlowJS 在 MobileNet logits 结果之上训练了一个 KNN。

我想知道如何将 MobileNet + KNN 的结果导出到 TFLite 模型。

const knn = knnClassifier.create()
const net = await mobilenet.load()

const handleTrain = (imgEl, label) => {
  const image = tf.browser.fromPixels(imgEl);
  const activation = net.infer(image, true);
  knn.addExample(activation, label)
}

Answer 1

1。保存模型

保存模型此示例将文件保存到本机文件系统，或者如果您需要将其保存在其他地方，请选中the documentation。

await model.save('file:///path/to/my-model');

完成此步骤后您应该有一个 JSON 文件和一个二进制权重文件。

2。从 TensorFlow.js 层模型转换为保存模型格式

tfjs_model.json 是您从上一步获得的 model.json 的路径，saved_model 是您要保存 SavedModel 格式的路径。
您可以从 here.

阅读更多关于使用 TensorflowJS 转换器的信息

tensorflowjs_converter --input_format=tfjs_layers_model --output_format=keras_saved_model tfjs_model.json saved_model

3。从 SavedModel 格式转换为 TFLite 格式

从 SavedModel 格式转换为 TFLite 是执行此操作的推荐方法 per the documentation。

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)

将 TensorFlowJS MobileNet + KNN 保存到 TFLite

Save TensorFlowJS MobileNet + KNN to TFLite

javascript

knn

tensorflow-lite

tensorflow.js

mobilenet

1。保存模型

2。从 TensorFlow.js 层模型转换为保存模型格式

3。从 SavedModel 格式转换为 TFLite 格式