如何在Python中导入tensorflow lite解释器？
作者：互联网
我正在使用Raspberry Pi 3b上的TF lite开发一个Tensorflow嵌入式应用程序,运行Raspbian Stretch.我已经将图形转换为flatbuffer(lite)格式,并在Pi上本地构建了TFLite静态库.到现在为止还挺好.但是应用程序是Python,似乎没有可用的Python绑定. Tensorflow Lite开发指南(https://www.tensorflow.org/mobile/tflite/devguide)指出“有Python绑定和演示应用程序的计划.”然而,/ tensorflow / contrib / lite / python / interpreter_wrapper中有包装代码,它具有所有需要的解释器方法.然而,从Python中调用它可以避免我.
我已生成一个SWIG包装器,但构建步骤失败并出现许多错误.没有readme.md描述interpreter_wrapper的状态.所以,我想知道包装器是否适用于其他人,我应该坚持或者它是否从根本上被打破,我应该寻找其他地方(PyTorch)？有人找到了Pi3的TFLite Python绑定路径吗？
解决方法:
我能够编写python脚本来进行分类1,对象检测(使用SSD MobilenetV {1,2}测试)2,以及运行Ubuntu的x86和运行Debian的ARM64板上的图像语义分段3.
>如何为TF Lite代码构建Python绑定：使用最近的TensorFlow主分支构建pip并安装它(是的,那些绑定在TF 1.8中.但是,我不知道它们为什么没有安装).有关如何构建和安装TensorFlow pip包的信息,请参阅4.
标签：raspberry-pi3,pytorch,python,tensorflow,tensorflow-lite 来源： https://codeday.me/bug/20190910/1800726.html