tflite2tensorflow
Generate saved_model, tfjs, tf-trt, EdgeTPU, CoreML, quantized tflite, ONNX, OpenVINO, Myriad Inference Engine blob and .pb from .tflite. Support for building environments with Docker. It is possible to directly access the host PC GUI and the camera to verify the operation. NVIDIA GPU (dGPU) support. Intel iHD GPU (iGPU) support. Supports inverse quantization of INT8 quantization model.
파일 탐색기
최종 버전 다운로드 (.zip)- config.yml
- issue_template.yml
- codeql-analysis.yml
- python-publish.yml
- FUNDING.yml
- download.sh
- download.sh
- calibration_data_img_sample.npy
- schema.fbs
- schema_v0.fbs
- schema_v1.fbs
- schema_v2.fbs
- schema_v3.fbs
- schema_v3a.fbs
- tflite2tensorflow
- view_npy
- __init__.py
- mediapipeCustomOp.py
- tflite2tensorflow.py
- view_npy.py
- .dockerignore
- .gitignore
- bashrc
- Dockerfile
- LICENSE
- README.md
- setup.py
# 설치 가이드
git clone https://github.com/PINTO0309/tflite2tensorflow
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd tflite2tensorflow
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. Docker
쉬움 추천- Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
- Docker Desktop 컨테이너를 빌드하고 실행하려면 필요합니다. 설치 후 실행해서 백그라운드에 켜두세요.
$ docker pull ghcr.io/pinto0309/tflite2tensorflow:latest
이 명령어를 터미널에 그대로 입력해 실행하세요.
$ docker build -t ghcr.io/pinto0309/tflite2tensorflow:latest .
Dockerfile을 기반으로 실행 가능한 이미지를 빌드합니다.
$ docker run -it --rm \
빌드된 이미지를 실제 컨테이너로 실행합니다.
docker run -it --rm \
빌드된 이미지를 실제 컨테이너로 실행합니다.
docker run --gpus all -it --rm \
빌드된 이미지를 실제 컨테이너로 실행합니다.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
3. Python
쉬움$ pip3 install --user --upgrade tflite2tensorflow
requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.
$ pip3 install --user --upgrade git+https://github.com/PINTO0309/tflite2tensorflow
requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.
$ sudo pip3 uninstall -y \
이 명령어를 터미널에 그대로 입력해 실행하세요.
&& pip3 install --user --force-reinstall tflite_runtime-${TENSORFLOWVER}-cp38-none-linux_x86_64.whl \
requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.
&& pip3 install --user --force-reinstall tensorflow-${TENSORFLOWVER}-cp38-none-linux_x86_64.whl \
requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.