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Comment puis-je tester un modèle .tflite pour prouver qu'il se comporte comme le modèle d'origine utilisant les mêmes données de test?

J'ai généré un modèle .tflite basé sur un modèle expérimenté. J'aimerais vérifier que le modèle tfilte donne les mêmes résultats que le modèle d'origine.

Donner les mêmes données de test et obtenir le même résultat.

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Jorge Jiménez

Vous pouvez utiliser interpréteur Python TensorFlow Lite pour tester votre modèle tflite. 

Il vous permet d’alimenter les données d’entrée dans le shell Python et de lire la sortie directement, comme si vous utilisiez un modèle tensorflow normal. 

J'ai répondu à cette question ici .

Et vous pouvez lire ceci github officiel TensorFlow doc pour des informations détaillées.

J'ai également trouvé un très bon outil de visualisation qui peut charger directement un fichier .tflite pour vous permettre d'inspecter votre architecture de modèle et ses poids. 

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Jing Zhao

En plus de la réponse donnée par @ miaout17, pour déboguer/comprendre votre modèle tflite (qui est l’esprit de la question), vous pouvez 

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Pannag Sanketi

Il existe un tflite_diff_example_test dans la base de code TensorFlow. Il génère des données aléatoires et alimente les mêmes données dans TensorFlow & TensorFlow lite, puis compare si la différence se situe dans les limites d'un petit seuil. 

Vous pouvez vérifier le code TensorFlow de Github et l'exécuter avec bazel:

bazel run //tensorflow/contrib/lite/testing:tflite_diff_example_test

alors vous verrez quels arguments vous devez passer. 

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miaout17