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模型转换器(Converter)的 Python API 指南

此页面提供了一个关于在 TensorFlow 2.0 中如何使用 TensorFlow Lite 转换器(TensorFlow Lite converter) Python API 的示例。

Python API

在 TensorFlow 2.0 中,用来将原始的 TensorFlow 模型格式转换为 TensorFlow Lite 的 Python API 是 tf.lite.TFLiteConverter。在 TFLiteConverter 中有以下的类方法(classmethod):

注意: 在 TensorFlow Lite 2.0 中有一个不同版本的 TFLiteConverter API, 该 API 只包含了 from_concrete_function。 本文中用到的的新版本 API 可以通过 pip 安装 tf-nightly-2.0-preview

本文展示了 API 的 示例用法,不同 TensorFlow 版本的 API 详细列表请看 1.X 版本到 2.0 版本 API 的改变,和 安装 TensorFlow 来安装和使用。

示例

转换 SavedModel 格式模型

以下示例展示了如何将一个 SavedModel 转换为 TensorFlow Lite 中的 FlatBuffer格式。

import tensorflow as tf

# 建立一个简单的模型。
root = tf.train.Checkpoint()
root.v1 = tf.Variable(3.)
root.v2 = tf.Variable(2.)
root.f = tf.function(lambda x: root.v1 * root.v2 * x)

# 保存模型。
export_dir = "/tmp/test_saved_model"
input_data = tf.constant(1., shape=[1, 1])
to_save = root.f.get_concrete_function(input_data)
tf.saved_model.save(root, export_dir, to_save)

# 转换模型。
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(export_dir)
tflite_model = converter.convert()

此 API 不支持指定输入向量的维度。 如果您的模型需要指定输入向量的维度,请使用 from_concrete_functions 来完成。 示例:

model = tf.saved_model.load(export_dir)
concrete_func = model.signatures[
  tf.saved_model.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY]
concrete_func.inputs[0].set_shape([1, 256, 256, 3])
converter = TFLiteConverter.from_concrete_functions([concrete_func])

转换 Keras 模型

以下示例展示了如何将一个 tf.keras 模型 转换为 TensorFlow Lite 中的 FlatBuffer 格式。

import tensorflow as tf

# 创建一个简单的 Keras 模型。
x = [-1, 0, 1, 2, 3, 4]
y = [-3, -1, 1, 3, 5, 7]

model = tf.keras.models.Sequential(
    [tf.keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])])
model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')
model.fit(x, y, epochs=50)

# 转换模型。
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
tflite_model = converter.convert()

转换 concrete function

以下示例展示了如何将 TensorFlow 中的 concrete function 转换为TensorFlow Lite 中的 FlatBuffer 格式。

import tensorflow as tf

# 建立一个模型。
root = tf.train.Checkpoint()
root.v1 = tf.Variable(3.)
root.v2 = tf.Variable(2.)
root.f = tf.function(lambda x: root.v1 * root.v2 * x)

# 生成 concrete function。
input_data = tf.constant(1., shape=[1, 1])
concrete_func = root.f.get_concrete_function(input_data)

# 转换模型。
#
# `from_concrete_function` 的传入参数被设计为一个一个 concrete function 的列表,然而
# 现阶段仅支持每次调用时仅接受一个concrete function。
# 同时转换多个concrete function的功能正在开发中。
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_concrete_functions([concrete_func])
tflite_model = converter.convert()

端到端 MobileNet 转换

以下示例展示了如何将将一个提前训练好的 tf.keras MobileNet 模型转换为 TensorFlow Lite 支持的类型并运行推断 (inference)。 随机数据分别在 TensorFlow 和 TensorFlow Lite 模型中运行的结果将被比较。如果是从文件加载模型,请使用 model_path 来代替 model_content

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 加载 MobileNet tf.keras 模型。
model = tf.keras.applications.MobileNetV2(
    weights="imagenet", input_shape=(224, 224, 3))

# 转换模型。
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
tflite_model = converter.convert()

# 加载 TFLite 模型并分配张量(tensor)。
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_content=tflite_model)
interpreter.allocate_tensors()

# 获取输入和输出张量。
input_details = interpreter.get_input_details()
output_details = interpreter.get_output_details()

# 使用随机数据作为输入测试 TensorFlow Lite 模型。
input_shape = input_details[0]['shape']
input_data = np.array(np.random.random_sample(input_shape), dtype=np.float32)
interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], input_data)

interpreter.invoke()

# 函数 `get_tensor()` 会返回一份张量的拷贝。
# 使用 `tensor()` 获取指向张量的指针。
tflite_results = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])

# 使用随机数据作为输入测试 TensorFlow 模型。
tf_results = model(tf.constant(input_data))

# 对比结果。
for tf_result, tflite_result in zip(tf_results, tflite_results):
  np.testing.assert_almost_equal(tf_result, tflite_result, decimal=5)

总结 1.X 版本到 2.0 版本 API 的改变

本节总结了从 1.X 到 2.0 版本 Python API 的改变。 如果对某些改动有异议,请提交 GitHub issue

TFLite转换器 支持的格式类型

TFLite转换器 在 2.0 版本中支持由 1.X 版本和 2.0 版本生成的 SavedModels 和 Keras 模型。但是,转换过程不再支持由 1.X 版本冻结的 GraphDefs。 开发者可通过调用 tf.compat.v1.lite.TFLiteConverter 来把冻结的 GraphDefs 转换到 TensorFlow Lite 版本。

量化感知训练(Quantization-aware training)

以下与 量化感知训练(Quantization-aware training) 有关的属性和方法在 TensorFlow 2.0 中从TFLiteConverter 中被移除。

  • inference_type
  • inference_input_type
  • quantized_input_stats
  • default_ranges_stats
  • reorder_across_fake_quant
  • change_concat_input_ranges
  • post_training_quantize - 在 1.X API 中被弃用
  • get_input_arrays()

支持量化感知训练的重写器(rewriter)函数不支持由 TensorFlow 2.0 生成的模型。此外,TensorFlow Lite 的量化 API 已按支持 Keras 中量化感知训练 API 的思路重新设计和精简。 在新的量化 API 部署前,这些属性将不会出现在 2.0 的 API 中。开发者可以使用 tf.compat.v1.lite.TFLiteConverter 来转换由重写器函数生成的模型。

关于 TFLiteConverter 中属性的改变

属性 target_ops 已成为 TargetSpec 中的属性且作为未来对优化框架的补充被重命名为 supported_ops

此外,以下属性被移除:

  • drop_control_dependency (default: True) - TFLite 现不支持控制流(control flow),所以此属性将恒为 True
  • Graph visualization - 在 TensorFlow 2.0 中,推荐使用 visualize.py 实现对 TensorFlow Lite 图(graph)的可视化。 不同于 GraphViz, 它支持开发者对已进行过 post training 量化的图(graph)可视化。以下与图可视化的属性将被移除:
    • output_format
    • dump_graphviz_dir
    • dump_graphviz_video

通用 API 的改变

转换方法

以下在 1.X 中被弃用的方法不会在 2.0 中出现:

  • lite.toco_convert
  • lite.TocoConverter

lite.constants

在 2.0 中,为了减少 TensorFlow 和 TensorFlow Lite 之间的重复移除了 lite.constants API。以下的列表展示了 lite.constant 中的类型在 TensorFlow 中对应的类型:

此外,lite.constants.TFLITElite.constants.GRAPHVIZ_DOT 被移除(由于 TFLiteConverter 中的 flage output_format被移除)。

lite.OpHint

由于 API OpHint 与 2.0 的 API 不兼容,故暂不可用。 此 API可用于转换基于 LSTM 的模型。 在 2.0 中对 LSTMs 的支持正在被探究。所有与 lite.experimental 有关的 API 都因此被移除。

安装 TensorFlow

安装 TensorFlow 2.0 nightly

可用以下命令安装 TensorFlow 2.0 nightly:

pip install tf-nightly-2.0-preview

在已安装的 1.X 中使用 TensorFlow 2.0

可通过以下代码片段从最近安装的 1.X 中使用 TensorFlow 2.0。

import tensorflow.compat.v2 as tf

tf.enable_v2_behavior()

从源代码安装

为使用最新版本的 TensorFlow Lite 转换器 Python API, 您可通过以下方式安装 nightly build: pip (推荐方式) 或 Docker, 或 从源代码构建 pip 包.