了解如何从 YOLO11 模型导出为 TFLite Edge TPU 格式

在计算能力有限的设备（如移动或嵌入式系统）上部署计算机视觉模型可能很棘手。使用针对更快性能优化的模型格式可以简化该过程。TensorFlow Lite Edge TPU 或 TFLite Edge TPU 模型格式旨在以最小的功耗为神经网络提供快速的性能。

导出为 TFLite Edge TPU 格式的功能允许您优化 Ultralytics YOLO11 模型，以实现高速和低功耗的推理。在本指南中，我们将引导您完成将模型转换为 TFLite Edge TPU 格式的过程，从而使您的模型更容易在各种移动和嵌入式设备上表现良好。

为什么要导出到 TFLite Edge TPU？

将模型导出到 TensorFlow Edge TPU 可以使 机器学习 任务快速高效。这项技术适用于功率、计算资源和连接性有限的应用。Edge TPU 是 Google 提供的硬件加速器，可加速边缘设备上的 TensorFlow Lite 模型。下图显示了所涉及过程的示例。

Edge TPU 适用于量化模型。量化使模型更小、更快，而不会损失太多准确性。它非常适合边缘计算的有限资源，通过减少延迟并允许在本地快速处理数据而无需云依赖性，从而使应用程序能够快速响应。本地处理还可以保护用户数据的隐私和安全，因为它不会发送到远程服务器。

TFLite Edge TPU 的主要特性

以下是使 TFLite Edge TPU 成为开发人员的绝佳模型格式选择的关键特性：

• 优化边缘设备上的性能: TFLite Edge TPU 通过量化、模型优化、硬件加速和编译器优化来实现高速神经网络性能。其极简架构有助于缩小尺寸和提高成本效益。

• 高计算吞吐量：TFLite Edge TPU 结合了专用硬件加速和高效的运行时执行，以实现高计算吞吐量。它非常适合在边缘设备上部署具有严格性能要求的机器学习模型。

• 高效矩阵计算: TensorFlow Edge TPU 针对矩阵运算进行了优化，这对于神经网络计算至关重要。这种效率是机器学习模型的关键，特别是那些需要大量复杂矩阵乘法和变换的模型。

TFLite Edge TPU 的部署选项

在深入研究如何将 YOLO11 模型导出为 TFLite Edge TPU 格式之前，让我们了解一下 TFLite Edge TPU 模型通常在哪些地方使用。

TFLite Edge TPU 为机器学习模型提供了多种部署选项，包括：

• 设备端部署：TensorFlow Edge TPU 模型可以直接部署在移动和嵌入式设备上。设备端部署允许模型直接在硬件上执行，无需云连接。

• 使用云 TensorFlow TPU 进行边缘计算: 在边缘设备处理能力有限的情况下，TensorFlow Edge TPU 可以将推理任务卸载到配备 TPU 的云服务器上。

• 混合部署：混合方法结合了设备端和云端部署，为部署机器学习模型提供了一种通用且可扩展的解决方案。优点包括用于快速响应的设备端处理和用于更复杂计算的云计算。

将 YOLO11 模型导出到 TFLite Edge TPU

通过将 YOLO11 模型转换为 TensorFlow Edge TPU，您可以扩展模型的兼容性和部署灵活性。

安装

要安装所需的软件包，请运行：

# Install the required package for YOLO11
pip install ultralytics

有关安装过程的详细说明和最佳实践，请查看我们的 Ultralytics 安装指南。如果在为 YOLO11 安装所需软件包时遇到任何困难，请查阅我们的 常见问题指南以获取解决方案和提示。

用法

所有Ultralytics YOLO11 模型都设计为支持开箱即用的导出，从而可以轻松地将其集成到您首选的部署工作流程中。您可以查看支持的导出格式和配置选项的完整列表，以选择最适合您应用程序的设置。

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO11 model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Export the model to TFLite Edge TPU format
model.export(format="edgetpu")  # creates 'yolo11n_full_integer_quant_edgetpu.tflite'

# Load the exported TFLite Edge TPU model
edgetpu_model = YOLO("yolo11n_full_integer_quant_edgetpu.tflite")

# Run inference
results = edgetpu_model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Export a YOLO11n PyTorch model to TFLite Edge TPU format
yolo export model=yolo11n.pt format=edgetpu # creates 'yolo11n_full_integer_quant_edgetpu.tflite'

# Run inference with the exported model
yolo predict model=yolo11n_full_integer_quant_edgetpu.tflite source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

导出参数

有关导出过程的更多详细信息，请访问Ultralytics 文档页面上的导出。

部署导出的 YOLO11 TFLite Edge TPU 模型

成功将 Ultralytics YOLO11 模型导出为 TFLite Edge TPU 格式后，您现在可以部署它们。运行 TFLite Edge TPU 模型的主要和推荐的第一步是使用 YOLO("model_edgetpu.tflite") 方法，如前面的使用代码段中所述。

但是，有关部署 TFLite Edge TPU 模型的深入说明，请查看以下资源：

• 在树莓派上使用Coral Edge TPU与Ultralytics YOLO11: 了解如何将Coral Edge TPU与树莓派集成，以增强机器学习能力。

• 代码示例: 访问实用的 TensorFlow Edge TPU 部署示例，以启动您的项目。

• 使用 Python 在 Edge TPU 上运行推理：探索如何使用 TensorFlow Lite Python API 进行 Edge TPU 应用开发，包括设置和使用指南。

总结

在本指南中，我们学习了如何将 Ultralytics YOLO11 模型导出为 TFLite Edge TPU 格式。通过遵循上述步骤，您可以提高 计算机视觉 应用程序的速度和功率。

有关使用详情，请访问 Edge TPU 官方网站。

此外，有关其他 Ultralytics YOLO11 集成的更多信息，请访问我们的集成指南页面。在那里，您将发现有价值的资源和见解。

常见问题

如何将 YOLO11 模型导出为 TFLite Edge TPU 格式？

要将 YOLO11 模型导出为 TFLite Edge TPU 格式，您可以按照以下步骤操作：

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO11 model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Export the model to TFLite Edge TPU format
model.export(format="edgetpu")  # creates 'yolo11n_full_integer_quant_edgetpu.tflite'

# Load the exported TFLite Edge TPU model
edgetpu_model = YOLO("yolo11n_full_integer_quant_edgetpu.tflite")

# Run inference
results = edgetpu_model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Export a YOLO11n PyTorch model to TFLite Edge TPU format
yolo export model=yolo11n.pt format=edgetpu # creates 'yolo11n_full_integer_quant_edgetpu.tflite'

# Run inference with the exported model
yolo predict model=yolo11n_full_integer_quant_edgetpu.tflite source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

有关将模型导出为其他格式的完整详细信息，请参阅我们的导出指南。

将 YOLO11 模型导出到 TFLite Edge TPU 有哪些好处？

将 YOLO11 模型导出到 TFLite Edge TPU 具有以下几个优点：

• 优化性能：以最小的功耗实现高速神经网络性能。
• 减少延迟：快速本地数据处理，无需依赖云。
• 增强隐私：本地处理可确保用户数据的私密性和安全性。

这使其非常适合边缘计算中的应用，在边缘计算中，设备的功率和计算资源有限。了解更多关于为什么要导出的信息。

是否可以在移动和嵌入式设备上部署 TFLite Edge TPU 模型？

是的，TensorFlow Lite Edge TPU 模型可以直接部署在移动和嵌入式设备上。这种部署方法允许模型直接在硬件上执行，从而提供更快、更高效的推理。有关集成示例，请查看我们的在 Raspberry Pi 上部署 Coral Edge TPU 的指南。

TFLite Edge TPU 模型有哪些常见的用例？

TFLite Edge TPU 模型的常见用例包括：

• 智能相机：增强实时图像和视频分析。
• 物联网设备: 实现智能家居和工业自动化。
• 医疗保健: 加速医学影像和诊断。
• 零售业: 改善库存管理和客户行为分析。

这些应用程序受益于 TFLite Edge TPU 模型的高性能和低功耗。了解更多关于使用场景的信息。

如何在导出或部署 TFLite Edge TPU 模型时排除故障？

如果在导出或部署 TFLite Edge TPU 模型时遇到问题，请参阅我们的 常见问题解答指南 以获取故障排除提示。 本指南涵盖了常见问题和解决方案，以帮助您确保顺利运行。 如需更多支持，请访问我们的 帮助中心。

📅 创建于 1 年前 ✏️ 更新于 5 个月前

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