我将预训练模型转换为 TF-lite,并希望部署到边缘设备。如果我们获得了新的训练数据并想改进预训练模型,是否可以在边缘设备上进行?前任。有什么方法可以训练模型并在边缘设备上再次保存到 TF-lite(FlatBuffer)?
感谢您的任何投入!
我将预训练模型转换为 TF-lite,并希望部署到边缘设备。如果我们获得了新的训练数据并想改进预训练模型,是否可以在边缘设备上进行?前任。有什么方法可以训练模型并在边缘设备上再次保存到 TF-lite(FlatBuffer)?
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TF Lite 尚不完全支持设备端训练,但您可以参考这篇博文了解如何完成。 https://blog.tensorflow.org/2019/12/example-on-device-model-personalization.html
基本思想是: