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TFLite模型的開(kāi)盲盒體驗
- TFLite模型的開(kāi)盲盒體驗之flatbuffer格式介紹相信在嵌入式平臺上部署過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型的伙伴，都不會(huì )對TFLite格式陌生。TFLite是谷歌推出的一個(gè)輕量級推理庫，它的主要目標是在移動(dòng)端和嵌入式設備上部署深度學(xué)習模型。為了在這些設備上運行，需要將訓練好的TensorFlow模型轉換成一種特殊的格式，這就是TensorFlow Lite模型。轉換過(guò)程包括模型轉化、部署和優(yōu)化三個(gè)步驟，旨在提升運算速度并減少內存、顯存占用。具體來(lái)說(shuō)，這其中最終要的就是以.TFLite為格式的模型文件，其主結構為一個(gè)M
- 關(guān)鍵字： TFLite 模型 推理庫 深度學(xué)習
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