Úterý , 8 Červenec 2025
Domů Programování Python 🐍 Úvod do TensorFlow Lite & Python
PythonTensorFlow.js

🐍 Úvod do TensorFlow Lite & Python

blank

TensorFlow Lite (TFLite) ve spojení s Pythonem otevírá dveře on-device strojovému učení na zařízeních s omezenými zdroji, jako jsou chytré telefony, vestavěné systémy nebo microkontrolléry. Tento článek vás provede klíčovými principy, optimalizacemi a best practices, aniž bychom se zabývali konkrétními kusy kódu.


⚙️ Příprava prostředí

  • Instalace nástrojů:

    • Základní Python ≥ 3.7

    • Balíčky TensorFlow a TensorFlow Lite Runtime

  • Vizualizační pomocníci:

    • Netron pro prohlížení .tflite modelů

  • Model Optimization Toolkit:

    • Nástroje pro kvantizaci a pruning, které zmenšují velikost i nároky na paměť


🔄 Proces konverze modelu

  1. Export z TensorFlow
    Připravte si již vytrénovaný model ve formátu SavedModel.

  2. Inicializace konvertoru
    Využijte vestavěné funkce TensorFlow Lite pro převod formátu modelu.

  3. Nastavení optimalizací
    Zvolte post-training quantization nebo quantization-aware training podle požadované přesnosti a velikosti.


🧮 Kvantizace a optimalizace

  • Post-training quantization (PTQ):
    Převod parametrů z float32 do int8 či uint8, což výrazně snižuje velikost modelu.

  • Quantization-aware training (QAT):
    Simulace vlivu kvantizace již během tréninku pro udržení vysoké přesnosti.

  • Balancování:
    Pečlivě vyhodnocujte kompromis mezi menší velikostí a úrovní přesnosti.


📱 Nasazení a inference

  • Načtení modelu:
    V Pythonu je k dispozici interpreter, který model načte a připraví.

  • Příprava vstupních dat:
    Zjistěte požadavky na rozměry a datové typy, následně upravte data pro inference.

  • Spuštění inference:
    Interpreter provede predikci a vrátí výsledky v želaném formátu.

  • Multithreading:
    Podpora více vláken pro paralelní zpracování a nižší latenci.


📊 Měření výkonu

  • TFLite Profiler:
    Detekce úzkých hrdel v inference pipeline.

  • Externí nástroje:
    – Python profiler (cProfile) pro sledování celkové zátěže
    – Nástroje pro sledování paměťové stopy na úrovni OS


🛠️ Integrace na edge zařízení

  • Raspberry Pi a Linux embedded:
    – Real-time inference nad video streamem přes OpenCV
    – Vytvoření jednoduchého REST API pro vzdálené volání modelu

  • Microcontrollers (Arduino, ESP32):
    – Použití TensorFlow Lite for Microcontrollers
    – Embedování modelu přímo do firmwaru zařízení


🚀 Doporučené postupy

  • Pravidelně měřte a porovnávejte výkon před a po optimalizaci.

  • Využívejte vizualizační nástroje pro pochopení vnitřní struktury modelu.

  • Věnujte pozornost limitům paměti a energie na cílovém zařízení.

  • Dokumentujte si konfiguraci kvantizace a interpretace výsledků pro snadnější reprodukovatelnost.

Zanechte komentář

Napsat komentář

Související články

blank
ProgramováníPython

PyCharm JetBrains IDE vývojové prostředí

🚀 Úvod PyCharm je špičkové integrované vývojové prostředí (IDE) od společnosti JetBrains,...

blank
Kvízy a testyTensorFlow.jsUmělá inteligence

TensorFlow Lite kvíz

🐍 TensorFlow Lite: Rychlé strojové učení na okraji sítě TensorFlow Lite je...

blank
Python

Detekční systém v Pythonu s GPU akcelerací

Desktop Motion Detection s GPU akcelerací🎯 Účel programuTento nástroj sleduje vybrané okno...

blank
PythonYouTube videa

Python generátor náhledového obrázku YouTube videa

import re import os import requests import argparse from urllib.parse import urlparse,...

blank
×
Avatar
PetrPikora.com
AI Chatbot
Ahoj! Jak vám mohu pomoci?
 

Používáním tohoto chatbota souhlasíte se shromažďováním a používáním vašich dat, jak je uvedeno v našich Zásadách ochrany osobních údajů. Vaše údaje budou použity pouze jako pomoc s vaším dotazem.