Что такое TensorFlow Lite

TensorFlow Lite — это облегченная версия платформы машинного обучения TensorFlow, предназначенная для мобильных и встроенных устройств. Это позволяет разработчикам развертывать модели машинного обучения на устройствах с ограниченной вычислительной мощностью и памятью, таких как смартфоны, планшеты и устройства IoT.

Одним из основных преимуществ TensorFlow Lite является его эффективность. Он предназначен для запуска моделей с низкой задержкой и высокой пропускной способностью даже на устройствах с ограниченными ресурсами. Это позволяет выполнять задачи машинного обучения непосредственно на устройстве, не полагаясь на облачный сервер для обработки.

TensorFlow Lite также предоставляет разработчикам простой и гибкий API для интеграции машинного обучения в свои мобильные и встроенные приложения. Этот API поддерживает различные языки программирования, включая Java, Kotlin, Swift, Objective-C и C++.

Как преобразовать модель Pytorch в tf-lite

мы можем преобразовать модель PyTorch в TensorFlow Lite, используя ONNX-TF,

Шаг 1: преобразовать модель PyTorch в ONNX с помощью функции torch.onnx.export:

 import torch
 import onnx
 import torchvision
 ​
 # Load  PyTorch model
 model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
 ​
 # Set  input shape of the model
 input_shape = (1, 3, 224, 224)
 ​
 # Export  PyTorch model to ONNX format
 torch.onnx.export(model, torch.randn(input_shape), 'resnet18.onnx', opset_version=11)

Это создаст файл модели ONNX с именем «resnet18.onnx» в вашем текущем каталоге.

Шаг 2: Преобразуйте модель ONNX в TensorFlow с помощью функции onnx_tf.backend.prepare:

!pip install onnx-tf
 import onnx_tf
 ​
 # Load  ONNX model
 onnx_model = onnx.load('resnet18.onnx')
 ​
 # Convert ONNX model to TensorFlow format
 tf_model = onnx_tf.backend.prepare(onnx_model)
 # Export  TensorFlow  model 
 tf_model.export_graph("resnet18.tf")

Это создаст каталог модели TensorFlow с именем «resnet18.tf» в вашем текущем каталоге.

Шаг 3: Преобразуйте модель TensorFlow в формат TensorFlow Lite:

converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model("resnet18.tf")
 tflite_model = converter.convert()
 open('resnet18.tflite', 'wb').write(tflite_model)

Это создаст файл модели TensorFlow Lite с именем «resnet18.tflite» в вашем текущем каталоге.

Проблема модели pytorch для tf-lite

При преобразовании модели PyTorch в TensorFlow Lite необходимо обратить внимание на несколько моментов, чтобы обеспечить успешное преобразование:

  1. TensorFlow Lite поддерживает ограниченный набор операций, некоторые операции PyTorch могут не поддерживаться. Перед преобразованием модели PyTorch важно проверить список поддерживаемых операций. Преобразователь выдаст ошибку, если будет обнаружена неподдерживаемая операция.
  2. TensorFlow Lite поддерживает ограниченный набор типов данных, некоторые типы данных PyTorch могут быть несовместимы. В таких случаях преобразователь может попытаться автоматически преобразовать тип данных, что может привести к потере точности или аккуратности.
  3. TensorFlow Lite предназначен для развертывания на мобильных и встроенных устройствах с ограниченным объемом памяти. Важно убедиться, что преобразованная модель достаточно мала, чтобы поместиться в доступном хранилище.
  4. TensorFlow Lite требует, чтобы входные и выходные формы были определены заранее. Если формы входных и выходных данных модели PyTorch неизвестны, их может потребоваться вывести или указать вручную в процессе преобразования.
  5. Если модель PyTorch содержит пользовательские слои, которые не поддерживаются TensorFlow Lite, их необходимо заменить эквивалентными слоями TensorFlow Lite или реализовать как пользовательские операции TensorFlow Lite.

Заключение

TensorFlow Lite — это мощный инструмент для разработчиков, стремящихся использовать преимущества машинного обучения для мобильных и встроенных устройств. Благодаря эффективному выполнению, гибкому API и поддержке широкого спектра вариантов использования это идеальная платформа для развертывания моделей машинного обучения в средах с ограниченными ресурсами.

Модель PyTorch с TensorFlow Lite и использовать лучшие практики при преобразовании модели. Также может быть полезно обратиться к документации TensorFlow Lite и ресурсам сообщества для получения рекомендаций по конкретным вопросам.