如何将 python 中的 KNN Scikit-learn 模型转换为 tensorflow lite 模型？

Question

这是我的 KNN 分类器示例代码，准确率超过 90%，

sc_X = StandardScaler()

 X_train = sc_X.fit_transform(X_train)

 X_test = sc_X.transform(X_test)

 k=10
 classifier=KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)

 classifier.fit(X_train,y_train)

 y_pred=classifier.predict(X_test)

 acc=accuracy_score(y_test, y_pred)

print("For K=",k,"-->Accuracy is:",acc) 


Am trying to convert the above listed model to a tensor flow lite model using this,

converter = lite.TFLiteConverter.from_keras_model(classifier)

tfmodel = converter.convert()

open('trained_model.tflite', 'wb').write(tfmodel)

但是我收到了这个错误，

'KNeighborsClassifier'对象没有属性'call'

是否可以将 python 中经过训练的 knn 模型转换为 tflite 模型？

Answer 1

看起来 KNeighborsClassifier 是 sklearn 库的一部分。 lite.TFLiteConverter.from_keras_model 支持 keras 模型，不支持 sklearn 模型。您需要构建并训练 Keras classifier.

如何将 python 中的 KNN Scikit-learn 模型转换为 tensorflow lite 模型？

How to convert KNN Scikit-learn Model in python to tensorflow lite model?

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