小编这次要给大家分享的是如何实现keras .h5转移动端的.tflite文件，文章内容丰富，感兴趣的小伙伴可以来了解一下，希望大家阅读完这篇文章之后能够有所收获。

以前tensorflow有bug 在winodws下无法转，但现在好像没有问题了,代码如下

将keras 下的mobilenet_v2转成了tflite

from keras.backend import clear_sessionimport numpy as npimport tensorflow as tfclear_session()np.set_printoptions(suppress=True)input_graph_name = "../models/weights.best_mobilenet224.h6"output_graph_name = input_graph_name[:-3] + '.tflite'converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model_file(model_file=input_graph_name)converter.post_training_quantize = True#在windows平台这个函数有问题，无法正常使用tflite_model = converter.convert()open(output_graph_name, "wb").write(tflite_model)print ("generate:",output_graph_name)

补充知识：如何把Tensorflow模型转换成TFLite模型

深度学习迅猛发展，目前已经可以移植到移动端使用了，TensorFlow推出的TensorFlow Lite就是一款把深度学习应用到移动端的框架技术。

使用TensorFlowLite 需要tflite文件模型，这个模型可以由TensorFlow训练的模型转换而成。所以首先需要知道如何保存训练好的TensorFlow模型。

一般有这几种保存形式：

1、Checkpoints

2、HDF5

3、SavedModel等

保存与读取CheckPoint

当模型训练结束，可以用以下代码把权重保存成checkpoint格式

model.save_weights('./MyModel',True)

checkpoints文件仅是保存训练好的权重，不带网络结构，所以做predict时需要结合model使用

如：

model = keras_segmentation.models.segnet.mobilenet_segnet(n_classes=2, input_height=224, input_width=224)
model.load_weights('./MyModel')

保存成H5

把训练好的网络保存成h6文件很简单

model.save('MyModel.h6')

H5转换成TFLite

这里是文章主要内容

我习惯使用H5文件转换成tflite文件

官网代码是这样的

converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model_file('newModel.h6')tflite_model = converter.convert()open("converted_model.tflite", "wb").write(tflite_model)

但我用的keras 2.2.4版本会报下面错误，好像说是新版的keras把relu6改掉了，找不到方法

ValueError: Unknown activation function:relu6

于是需要自己定义一个relu6

import tensorflow as tffrom tensorflow.python.keras import backend as Kfrom tensorflow.python.keras.utils import CustomObjectScopedef relu6(x): return K.relu(x, max_value=6)with CustomObjectScope({'relu6': relu6}): converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model_file('newModel.h6') tflite_model = converter.convert() open("newModel.tflite", "wb").write(tflite_model)

看到生成的tflite文件表示保存成功了

也可以这么查看tflite网络的输入输出

import numpy as npimport tensorflow as tf# Load TFLite model and allocate tensors.interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="newModel.tflite")interpreter.allocate_tensors()# Get input and output tensors.input_details = interpreter.get_input_details()output_details = interpreter.get_output_details()print(input_details)print(output_details)

输出了以下信息

[{'name': 'input_1', 'index': 115, 'shape': array([ 1, 224, 224, 3]), 'dtype': <class 'numpy.float32'>, 'quantization': (0.0, 0)}]

[{'name': 'activation_1/truediv', 'index': 6, 'shape': array([ 1, 12544, 2]), 'dtype': <class 'numpy.float32'>, 'quantization': (0.0, 0)}]

两个shape分别表示输入输出的numpy数组结构，dtype是数据类型

看完这篇关于如何实现keras .h5转移动端的.tflite文件的文章，如果觉得文章内容写得不错的话，可以把它分享出去给更多人看到。