转换 darkflow yolov3 tensorflow lite - Python

本文将介绍如何使用 Python 将 Darkflow YOLOv3 模型转换为 Tensorflow Lite 模型。

环境准备

在开始转换之前，您需要确保已经准备好以下环境：

• Python 3.5 或以上版本
• TensorFlow 1.x
• Darkflow YOLOv3 模型文件
• TensorFlow Lite 转换器

安装依赖

首先，我们需要安装 tensorflow 和 tensorflow-hub 依赖：

!pip install tensorflow==1.14.0 tensorflow-hub==0.5.0

加载 Darkflow YOLOv3 模型

您需要使用 Darkflow YOLOv3 模型文件和模型权重文件创建 TensorFlow 模型。这可以通过使用 load_from_darknet(cfg_file, weights_file) 函数来实现。

from darkflow.net.build import TFNet

options = {"model": "cfg/yolov3.cfg", "load": "bin/yolov3.weights", "threshold": 0.5}

tfnet = TFNet(options)

转换为 TensorFlow Lite 模型

使用 TensorFlow Lite 转换器 TFLiteConverter，您可以将 TensorFlow 模型转换为 TensorFlow Lite 模型。您需要设置输入和输出类型和形状，并使用 TFLiteConverter.from_session() 函数将模型转换为 TensorFlow Lite 模型。

import tensorflow as tf

# 定义输入/输出类型和形状
input_tensor = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 416, 416, 3), name='input_tensor')
output_tensor = tfnet.framework.get_output_tensor_by_name('output')

# 转换模型为TensorFlow Lite格式
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_session(sess= tfnet.sess, 
                                                  input_tensors=[input_tensor], 
                                                  output_tensors=[output_tensor])
tflite_model = converter.convert()

保存 TensorFlow Lite 模型

最后，您可以使用 tf.gfile.GFile() 将转换后的 TensorFlow Lite 模型写入文件。

with tf.gfile.GFile('yolov3.tflite', mode='wb') as f:
    f.write(tflite_model)

综上所述，这就是如何将 Darkflow YOLOv3 模型转换为 TensorFlow Lite 模型的完整示例。