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Administrator
yolov5
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8125ec5d
Unverified
提交
8125ec5d
authored
1月 05, 2022
作者:
Glenn Jocher
提交者:
GitHub
1月 05, 2022
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差异文件
TFLite `--int8` 'flatbuffers==1.12' fix (#6216)
* TFLite `--int8` 'flatbuffers==1.12' fix Temporary workaround for TFLite INT8 export. * Update export.py * Update export.py
上级
5402753a
隐藏空白字符变更
内嵌
并排
正在显示
1 个修改的文件
包含
2 行增加
和
2 行删除
+2
-2
export.py
export.py
+2
-2
没有找到文件。
export.py
浏览文件 @
8125ec5d
...
@@ -277,8 +277,6 @@ def export_tflite(keras_model, im, file, int8, data, ncalib, prefix=colorstr('Te
...
@@ -277,8 +277,6 @@ def export_tflite(keras_model, im, file, int8, data, ncalib, prefix=colorstr('Te
try
:
try
:
import
tensorflow
as
tf
import
tensorflow
as
tf
from
models.tf
import
representative_dataset_gen
LOGGER
.
info
(
f
'
\n
{prefix} starting export with tensorflow {tf.__version__}...'
)
LOGGER
.
info
(
f
'
\n
{prefix} starting export with tensorflow {tf.__version__}...'
)
batch_size
,
ch
,
*
imgsz
=
list
(
im
.
shape
)
# BCHW
batch_size
,
ch
,
*
imgsz
=
list
(
im
.
shape
)
# BCHW
f
=
str
(
file
)
.
replace
(
'.pt'
,
'-fp16.tflite'
)
f
=
str
(
file
)
.
replace
(
'.pt'
,
'-fp16.tflite'
)
...
@@ -288,6 +286,8 @@ def export_tflite(keras_model, im, file, int8, data, ncalib, prefix=colorstr('Te
...
@@ -288,6 +286,8 @@ def export_tflite(keras_model, im, file, int8, data, ncalib, prefix=colorstr('Te
converter
.
target_spec
.
supported_types
=
[
tf
.
float16
]
converter
.
target_spec
.
supported_types
=
[
tf
.
float16
]
converter
.
optimizations
=
[
tf
.
lite
.
Optimize
.
DEFAULT
]
converter
.
optimizations
=
[
tf
.
lite
.
Optimize
.
DEFAULT
]
if
int8
:
if
int8
:
from
models.tf
import
representative_dataset_gen
check_requirements
((
'flatbuffers==1.12'
,))
# https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/5707
dataset
=
LoadImages
(
check_dataset
(
data
)[
'train'
],
img_size
=
imgsz
,
auto
=
False
)
# representative data
dataset
=
LoadImages
(
check_dataset
(
data
)[
'train'
],
img_size
=
imgsz
,
auto
=
False
)
# representative data
converter
.
representative_dataset
=
lambda
:
representative_dataset_gen
(
dataset
,
ncalib
)
converter
.
representative_dataset
=
lambda
:
representative_dataset_gen
(
dataset
,
ncalib
)
converter
.
target_spec
.
supported_ops
=
[
tf
.
lite
.
OpsSet
.
TFLITE_BUILTINS_INT8
]
converter
.
target_spec
.
supported_ops
=
[
tf
.
lite
.
OpsSet
.
TFLITE_BUILTINS_INT8
]
...
...
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