gh_mirrors/exam/examples开发工具：模型转换工具使用对比

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你还在为模型转换流程复杂而烦恼吗？本文将对比两种主流模型转换工具的使用方法，帮助你快速选择适合的工具，轻松完成模型转换任务。读完本文，你将了解到两种工具的优缺点、适用场景以及具体操作步骤。

工具对比表格

TensorFlow Lite Converter 手动转换步骤

TensorFlow Lite Converter 是一款功能强大的模型转换工具，下面是使用它进行模型转换的代码示例：

import tensorflow as tf

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('model.h5')

# 转换模型
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
tflite_model = converter.convert()

# 保存模型
with open('model.tflite', 'wb') as f:
    f.write(tflite_model)

相关示例代码可以参考 lite/examples/image_classification/metadata/metadata_writer_for_image_classifier.py。

Model Maker 自动转换步骤

Model Maker 是一款简化模型转换流程的工具，使用它可以快速完成模型转换，代码示例如下：

from tflite_model_maker import image_classifier

# 加载数据
data = image_classifier.DataLoader.from_folder('data_dir')

# 训练模型
model = image_classifier.create(data)

# 导出模型
model.export(export_dir='export_dir')

详细代码可以查看 tensorflow_examples/lite/model_maker/demo/image_classification_demo.py。

实际效果展示

以下是使用 Model Maker 转换后的模型在 Android 设备上的运行效果截图：

这张截图展示了模型在 Android 应用中的实际应用场景，你可以清晰地看到模型对花朵图片的分类结果。

总结与选择建议

通过以上对比，我们可以看出 TensorFlow Lite Converter 功能强大但步骤较多，适合有一定开发经验的人员；Model Maker 操作简单，步骤少，更适合普通用户。如果你是开发人员，且需要转换多种类型的模型，建议使用 TensorFlow Lite Converter；如果你是普通用户，且只需要转换特定类型的模型，Model Maker 会是你的不二之选。

希望本文对你选择合适的模型转换工具有所帮助，如有任何问题，欢迎查阅项目中的相关文档，如 lite/examples/image_classification/android/README.md 和 tensorflow_examples/lite/model_maker/README.md。

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