【机器学习】TensorFlowLite安装和模型训练

运行环境

Linux,部分库不支持Apple芯片

做AI这部分的开发,还是强烈建议装个Linux双系统或虚拟机

这些比折腾Windows和Mac上的移植环境要轻松得多

安装依赖
tex 复制代码
sudo apt install libportaudio2=19.6.0-1.2
pip3 install tf-models-official==2.3.0
pip3 install tensorflow-hub==0.12
pip3 install numpy==1.23.5
pip3 install pillow==10.1.0
pip3 install sentencepiece==0.1.99
pip3 install tensorflow-datasets==2.1.0
pip3 install fire==0.3.1
pip3 install flatbuffers==23.5.26
pip3 install absl-py==1.4.0
pip3 install urllib3==2.1.0
pip3 install tflite-support==0.4.2
pip3 install tensorflowjs==3.18.0
pip3 install tensorflow==2.15.0
pip3 install numba==0.58.1
pip3 install librosa==0.8.1
pip3 install lxml==4.6.1
pip3 install PyYAML==6.0.1
pip3 install matplotlib==3.4.0
pip3 install six==1.16.0
pip3 install tensorflow-addons==0.23.0
pip3 install neural-structured-learning==1.3.1
pip3 install tensorflow-model-optimization==0.7.5
pip3 install Cython==0.29.13
pip3 install protobuf==3.20.3
pip3 install tensorflow==2.8.4
pip3 install scann==1.2.6
pip3 install tflite-model-maker==0.4.2
准备训练图片
txt 复制代码
图片存放格式如下
--ModelFolder
----ClassFolder01
------Image01
------Image02
------Image03
----ClassFolder02
------Image01
------Image02
------Image03
----ClassFolder03
------Image01
------Image02
------Image03
TensorFlowLite对训练图片的格式要求非常严格,不仅仅是后缀名正确可以
测试图片和参考文档

https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz

https://www.tensorflow.org/lite/models/modify/model_maker/image_classification

https://colab.research.google.com/github/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/zh-cn/lite/models/modify/model_maker/image_classification.ipynb

模型训练与导出
python 复制代码
	import os
	import numpy
	import tensorflow as tf
	import matplotlib.pyplot as plot
	from tflite_model_maker import model_spec as ModelSpec
	from tflite_model_maker import image_classifier as ImageClassifier
	from tflite_model_maker.config import ExportFormat
	from tflite_model_maker.config import QuantizationConfig
	from tflite_model_maker.image_classifier import DataLoader
	from keras.layers import normalization
	
	print("Model Train Started")
	data = DataLoader.from_folder("/home/dev/flower_photos")
	trainData, testData = data.split(0.9)
	model = ImageClassifier.create(trainData)
	loss, accuracy = model.evaluate(testData)
	model.export("/home/dev/flower_photos")
	print("Model Exported")
相关推荐
格林威3 小时前
常规线扫描镜头有哪些类型?能做什么?
人工智能·深度学习·数码相机·算法·计算机视觉·视觉检测·工业镜头
倔强青铜三4 小时前
苦练Python第63天:零基础玩转TOML配置读写,tomllib模块实战
人工智能·python·面试
递归不收敛4 小时前
吴恩达机器学习课程(PyTorch 适配)学习笔记:3.3 推荐系统全面解析
pytorch·学习·机器学习
B站计算机毕业设计之家4 小时前
智慧交通项目:Python+YOLOv8 实时交通标志系统 深度学习实战(TT100K+PySide6 源码+文档)✅
人工智能·python·深度学习·yolo·计算机视觉·智慧交通·交通标志
高工智能汽车4 小时前
棱镜观察|极氪销量遇阻?千里智驾左手服务吉利、右手对标华为
人工智能·华为
IT森林里的程序猿4 小时前
基于机器学习方法的网球比赛胜负趋势预测
python·机器学习·django
txwtech4 小时前
第6篇 OpenCV RotatedRect如何判断矩形的角度
人工智能·opencv·计算机视觉
正牌强哥4 小时前
Futures_ML——机器学习在期货量化交易中的应用与实践
人工智能·python·机器学习·ai·交易·akshare
倔强青铜三4 小时前
苦练Python第62天:零基础玩转CSV文件读写,csv模块实战
人工智能·python·面试
大模型真好玩5 小时前
低代码Agent开发框架使用指南(二)—Coze平台核心功能概览
人工智能·coze·deepseek