converted的作用,代码实例
时间: 2024-03-24 19:39:16 浏览: 19
在深度学习中,模型训练通常使用的是浮点数数据类型,但是在模型推理时,为了在硬件上实现高效的计算,通常需要将模型转换为固定点或者整型数据类型。converted就是指将模型从一种数据类型转换为另一种数据类型的过程。
例如,TensorFlow Lite就使用了converted的技术,将训练好的模型转换为适用于移动设备的固定点或者整型数据类型,从而在移动设备上实现高效的推理。
下面是一个使用TensorFlow Lite将模型转换为固定点数据类型的代码实例:
```python
import tensorflow as tf
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_dir)
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
converter.target_spec.supported_types = [tf.int8]
converter.inference_input_type = tf.int8
converter.inference_output_type = tf.int8
tflite_model = converter.convert()
```
在这个例子中,我们使用了TensorFlow的SavedModel API加载了一个已经训练好的模型,然后使用TFLiteConverter将模型转换为固定点数据类型。具体来说,我们使用了优化器来对模型进行优化,将数据类型指定为int8,从而在转换过程中将模型的权重和偏置转换为8位固定点数据类型。最后,我们调用converter.convert()方法来将转换后的模型输出为TFLite模型格式。