命令行tensorflowjs_converter量化到TensorflowLite输出文件是否不小？

问题描述

我已使用这些命令行命令成功将TensorflowJS模型转换为TensorflowLite（适用于Arduino风格的微控制器）。

只要它们与model.json文件位于同一文件夹中，并且“ PATHS” json正确指向它的model.weights.bin文件即可。

注意：我先将tfjs转换为keras，然后将keras转换为tflite，再将tflite转换为c头文件。

pip install tf-nightly 
pip install tensorflowjs
pip install netron
        
tensorflowjs_converter --input_format=tfjs_layers_model --output_format=keras_saved_model ./model.json ./
    
tflite_convert --keras_model_file ./ --output_file ./model.tflite
    
xxd -i model.tflite model.h

我的输出是一个c头文件，看起来像这样

unsigned char model_tflite[] = {
  0x1c,0x00,0x54,0x46,0x4c,0x33,0x12,............
  0xfc,0xff,0x04,0x00
};
unsigned int model_tflite_len = 3048;

可以使用TinyML或Arduino版本的TensorflowLite将其加载到微控制器上

如果我尝试将量化设置为减小输出文件的大小（--quantize_uint8，-quantize_uint16，-quantize_float16），请在第一个命令中尝试以下操作：

tensorflowjs_converter --quantize_uint8 --input_format=tfjs_layers_model --output_format=keras_saved_model ./model.json ./

运行，但是当我查看最终的输出C头文件时，该文件的大小没有变化。有人有什么建议吗？

解决方法

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