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如何从YOLO11 导出TF GraphDef 以进行部署

在不同环境中部署尖端计算机视觉模型（如YOLO11 ）时，可能会遇到兼容性问题。Google's TensorFlowGraphDef或TF GraphDef 提供了一种解决方案，它为您的模型提供了一种序列化的、与平台无关的表示方法。使用TF GraphDef 模型格式，您可以在不具备完整TensorFlow 生态系统的环境（如移动设备或专用硬件）中部署您的YOLO11 模型。

在本指南中，我们将逐步指导您如何导出您的 Ultralytics YOLO11模型导出为TF GraphDef 模型格式。通过转换模型，您可以简化部署，并在更广泛的应用和平台中使用YOLO11 的计算机视觉功能。

TensorFlow GraphDef

为什么要导出到TF GraphDef ？

TF GraphDef 是TensorFlow 生态系统的一个强大组件，由Google 开发。它可用于优化和部署模型，如YOLO11 。导出到TF GraphDef 可让我们将模型从研究转向实际应用。它允许模型在没有完整TensorFlow 框架的环境中运行。

GraphDef 格式将模型表示为序列化计算图。这使得各种优化技术成为可能，如常数折叠、量化和图转换。这些优化确保了高效的执行、更少的内存使用和更快的推理速度。

GraphDef 模型可以使用 GPU、TPU 和人工智能芯片等硬件加速器，为YOLO11 推论流水线带来显著的性能提升。TF GraphDef 格式创建了一个包含模型及其依赖项的独立软件包，从而简化了部署和集成到不同系统中的过程。

TF GraphDef 型号的主要特点

TF GraphDef 提供了简化模型部署和优化的独特功能。

下面来看看它的主要特点：

  • 模型序列化：TF GraphDef 提供了一种以独立于平台的格式序列化和存储TensorFlow 模型的方法。通过这种序列化表示，您可以在没有原始Python 代码库的情况下加载和执行模型，从而使部署变得更加容易。

  • 图形优化：TF GraphDef 可对计算图形进行优化。这些优化可以通过简化执行流程、减少冗余和调整操作以适应特定硬件来提高性能。

  • 部署灵活：导出为GraphDef 格式的模型可用于各种环境，包括资源受限的设备、网络浏览器和具有专用硬件的系统。这为更广泛地部署TensorFlow 模型提供了可能。

  • 生产重点：GraphDef 专为生产部署而设计。它支持高效执行、序列化功能以及与实际用例相一致的优化。

部署选项TF GraphDef

在我们深入研究将YOLO11 模型导出到TF GraphDef 的过程之前，让我们来看看使用这种格式的一些典型部署情况。

下面介绍如何通过TF GraphDef 在各种平台上高效部署。

  • TensorFlow 服务：该框架设计用于在生产环境中部署TensorFlow 模型。TensorFlow Serving 提供模型管理、版本管理和基础架构，以实现大规模的高效模型服务。这是一种无缝方式，可将基于GraphDef 的模型集成到生产网络服务或 API 中。

  • 移动和嵌入式设备：利用TensorFlow Lite 等工具，您可以将TF GraphDef 模型转换为针对智能手机、平板电脑和各种嵌入式设备优化的格式。然后，您的模型可用于设备推理，在本地执行，通常可提高性能并提供离线功能。

  • 网络浏览器： TensorFlow.js 可在网络浏览器中直接部署TF GraphDef 模型。它通过 JavaScript 利用YOLO11 的功能，为在客户端运行的实时对象检测应用程序铺平了道路。

  • 专用硬件： TF GraphDef 与平台无关的特性使其可以使用定制硬件，如加速器和 TPU（Tensor Processing Units）。这些设备可以为计算密集型模型提供性能优势。

将YOLO11 模型导出到TF GraphDef

您可以将YOLO11 对象检测模型转换为与各种系统兼容的TF GraphDef 格式，以提高其跨平台性能。

安装

要安装所需的软件包，请运行

安装

# 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，请查阅我们的Ultralytics 安装指南。在安装YOLO11 所需的软件包时，如果遇到任何困难，请查阅我们的常见问题指南，了解解决方案和技巧。

使用方法

在了解使用说明之前，需要注意的是，虽然Ultralytics YOLO11 的所有 型号都可以导出，但您可以在此确保您选择的型号支持导出功能。

使用方法

from ultralytics import YOLO

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

# Export the model to TF GraphDef format
model.export(format="pb")  # creates 'yolo11n.pb'

# Load the exported TF GraphDef model
tf_graphdef_model = YOLO("yolo11n.pb")

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

# Export a YOLO11n PyTorch model to TF GraphDef format
yolo export model=yolo11n.pt format=pb  # creates 'yolo11n.pb'

# Run inference with the exported model
yolo predict model='yolo11n.pb' source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

有关支持的导出选项的详细信息，请访问Ultralytics 部署选项文档页面。

部署导出的YOLO11 TF GraphDef 模型

将YOLO11 模型导出为TF GraphDef 格式后，下一步就是部署。运行TF GraphDef 模型的主要和推荐的第一步是使用YOLO("model.pb") 方法，如之前的使用代码片段所示。

不过，要了解有关部署TF GraphDef 模型的更多信息，请参阅以下资源：

  • TensorFlow 服务:TensorFlow 服务指南，教授如何在生产环境中高效部署和服务机器学习模型。

  • TensorFlow 精简版:本页介绍如何使用TensorFlow Lite 将机器学习模型转换为针对设备上推理而优化的格式。

  • TensorFlow.js:模型转换指南，教您如何将TensorFlow 或 Keras 模型转换为TensorFlow.js 格式，以便在网络应用程序中使用。

摘要

在本指南中，我们探讨了如何将Ultralytics YOLO11 模型导出为TF GraphDef 格式。这样，您就可以在不同环境中灵活部署优化后的YOLO11 模型。

有关使用的更多详情，请访问TF GraphDef 官方文档。

有关将Ultralytics YOLO11 与其他平台和框架集成的更多信息，请不要忘记查看我们的集成指南页面。这里有大量资源和见解，可帮助您在项目中充分利用YOLO11 。

常见问题

如何将YOLO11 模型导出为TF GraphDef 格式？

Ultralytics YOLO11 模型可无缝导出为TensorFlow GraphDef (TF GraphDef ) 格式。这种格式提供了一种序列化的、与平台无关的模型表示法，非常适合在移动和网络等不同环境中部署。要将YOLO11 模型导出为TF GraphDef ，请按照以下步骤操作：

使用方法

from ultralytics import YOLO

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

# Export the model to TF GraphDef format
model.export(format="pb")  # creates 'yolo11n.pb'

# Load the exported TF GraphDef model
tf_graphdef_model = YOLO("yolo11n.pb")

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

# Export a YOLO11n PyTorch model to TF GraphDef format
yolo export model="yolo11n.pt" format="pb"  # creates 'yolo11n.pb'

# Run inference with the exported model
yolo predict model="yolo11n.pb" source="https://ultralytics.com/images/bus.jpg"

有关不同导出选项的更多信息，请访问Ultralytics 有关模型导出的文档。

使用TF GraphDef 进行YOLO11 模型部署有哪些好处？

将YOLO11 模型导出为TF GraphDef 格式具有多种优势，包括

  1. 平台独立性：TF GraphDef 提供与平台无关的格式，允许在包括移动和网络浏览器在内的各种环境中部署模型。
  2. 优化：该格式可进行多种优化，如常数折叠、量化和图形转换，从而提高执行效率并减少内存使用量。
  3. 硬件加速：TF GraphDef 格式的模型可利用 GPU、TPU 和人工智能芯片等硬件加速器提高性能。

如需了解更多益处，请参阅我们文档中的TF GraphDef 部分。

为什么要使用Ultralytics YOLO11 而不是其他对象检测模型？

Ultralytics YOLO11 与YOLOv5 和 YOLOv7 等其他型号相比，它具有众多优势。其中一些主要优势包括

  1. 最先进的性能：YOLO11 可为实时对象检测、分割和分类提供卓越的速度和准确性。
  2. 易于使用：具有用户友好的应用程序接口，可用于模型训练、验证、预测和导出，使初学者和专家都能使用。
  3. 广泛的兼容性：支持多种导出格式，包括ONNX 、TensorRT 、CoreML 和TensorFlow ，提供多种部署选项。

更多详情，请参阅 YOLO11 简介。

如何使用TF GraphDef 在专用硬件上部署YOLO11 模型？

YOLO11 模型导出为TF GraphDef 格式后，就可以在各种专用硬件平台上进行部署。典型的部署方案包括

  • TensorFlow 服务：使用TensorFlow Serving 在生产环境中进行可扩展的模型部署。它支持模型管理和高效服务。
  • 移动设备：将TF GraphDef 模型转换为TensorFlow Lite，针对移动和嵌入式设备进行了优化，可实现设备上推理。
  • 网络浏览器：使用TensorFlow.js 部署模型，以便在网络应用程序中进行客户端推理。
  • 人工智能加速器：利用 TPU 和定制 AI 芯片进行加速推理。

详细信息请查看部署选项部分。

在哪里可以找到导出YOLO11 模型时常见问题的解决方案？

对于导出YOLO11 模型的常见问题的故障排除，Ultralytics 提供了全面的指南和资源。如果在安装或导出模型时遇到问题，请参阅：

这些资源应能帮助您解决与YOLO11 模型导出和部署相关的大多数问题。

📅创建于 8 个月前 ✏️已更新 1 个月前
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