在Python中使用GPU委托辅助tensorflow-lite模型的语法正确方法是什么？

Question

我目前正在 NXP 上开发 yocto linux 映像，我希望您使用 tflite 模型。我想使用 GPU 委托而不是 CPU 委托来运行模型。这样做的正确方法是什么？

我探索了几种方法，其中一种建议您需要在系统中存在 lib_tensorflow_gpu_delegate.so 文件。我尝试通过克隆张量流官方存储库来安装它并执行某些步骤，但无法这样做。我也不确定这是否准确。

Answer 1

您可以使用 pip 安装 TensorFlow Lite：

pip install tensorflow

GPU Delegate Library：您需要 libtensorflowlite_gpu_delegate.so 文件。该库对于启用 GPU 支持至关重要。如果您尚未安装它，可以从 TensorFlow 源代码构建它。就是这样： 克隆 TensorFlow 存储库：

git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
cd tensorflow

使用 Bazel 构建 GPU 委托（确保安装了 Bazel）：

bazel build -c opt --config=linux_x86_64 tensorflow/lite/delegates/gpu:libtensorflowlite_gpu_delegate.so

构建完成后，在bazel-bin/tensorflow/lite/delegates/gpu目录中找到libtensorflowlite_gpu_delegate.so。 2. 将您的模型转换为 TensorFlow Lite 格式 您需要将经过训练的模型转换为 TensorFlow Lite 格式。这可以使用 TensorFlow Lite Converter 来完成：

import tensorflow as tf

# Load your trained model (for example, a Keras model)
model = tf.keras.models.load_model('path/to/your/model')

# Convert the model to TensorFlow Lite format
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
tflite_model = converter.convert()

# Save the model to a .tflite file
with open('model.tflite', 'wb') as f:
    f.write(tflite_model)

3. 使用 GPU Delegate 初始化 TensorFlow Lite 解释器 获得 TensorFlow Lite 格式的模型后，您可以使用 GPU 委托初始化解释器：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# Load the TensorFlow Lite model
tflite_model_path = 'model.tflite'
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path=tflite_model_path)

# Load the GPU delegate
interpreter.experimental_delegate = tf.lite.experimental.load_delegate('libtensorflowlite_gpu_delegate.so')

# Allocate tensors
interpreter.allocate_tensors()

# Get input and output details
input_details = interpreter.get_input_details()
output_details = interpreter.get_output_details()

# Prepare input data
input_data = np.array(..., dtype=np.float32)  # Replace with your input data
interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], input_data)

# Run inference
interpreter.invoke()

# Get the output
output_data = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])