小編這次要給大家分享的是如何實(shí)現(xiàn)keras .h5轉(zhuǎn)移動(dòng)端的.tflite文件，文章內(nèi)容豐富，感興趣的小伙伴可以來了解一下，希望大家閱讀完這篇文章之后能夠有所收獲。

十年的休寧縣網(wǎng)站建設(shè)經(jīng)驗(yàn)，針對設(shè)計(jì)、前端、開發(fā)、售后、文案、推廣等六對一服務(wù)，響應(yīng)快，48小時(shí)及時(shí)工作處理。營銷型網(wǎng)站的優(yōu)勢是能夠根據(jù)用戶設(shè)備顯示端的尺寸不同，自動(dòng)調(diào)整休寧縣建站的顯示方式，使網(wǎng)站能夠適用不同顯示終端，在瀏覽器中調(diào)整網(wǎng)站的寬度，無論在任何一種瀏覽器上瀏覽網(wǎng)站，都能展現(xiàn)優(yōu)雅布局與設(shè)計(jì)，從而大程度地提升瀏覽體驗(yàn)。創(chuàng)新互聯(lián)建站從事“休寧縣網(wǎng)站設(shè)計(jì)”,“休寧縣網(wǎng)站推廣”以來，每個(gè)客戶項(xiàng)目都認(rèn)真落實(shí)執(zhí)行。

以前tensorflow有bug 在winodws下無法轉(zhuǎn)，但現(xiàn)在好像沒有問題了,代碼如下

將keras 下的mobilenet_v2轉(zhuǎn)成了tflite

from keras.backend import clear_session
import numpy as np
import tensorflow as tf
clear_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平臺這個(gè)函數(shù)有問題，無法正常使用
tflite_model = converter.convert()
open(output_graph_name, "wb").write(tflite_model)
print ("generate:",output_graph_name)

網(wǎng)頁題目：如何實(shí)現(xiàn)keras.h5轉(zhuǎn)移動(dòng)端的.tflite文件-創(chuàng)新互聯(lián)
文章分享：http://chinadenli.net/article30/dsjcpo.html

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