برای تبدیل یک مدل TensorFlow 2.x برای تشخیص اشیا در خانواده SSD به فرمت TensorFlow Lite جهت استقرار در تلفن همراه، می‌توانید این مراحل را دنبال کنید:
تبدیل مدل TensorFlow به فرمت TensorFlow SavedModel: این مرحله شامل ذخیره وزن مدل، بهینه ساز و سایر اطلاعات در یک فایل واحد است که می تواند بارگذاری شود و برای استنتاج استفاده شود.
تبدیل SavedModel TensorFlow به قالب FlatBuffer TensorFlow Lite: این مرحله شامل استفاده از ابزار TensorFlow Lite Converter برای تبدیل SavedModel به یک فایل مدل TensorFlow Lite است.
بهینه سازی مدل TensorFlow Lite برای استقرار تلفن همراه: این مرحله شامل استفاده از مترجم TensorFlow Lite برای بهینه سازی مدل برای استقرار تلفن همراه است، مانند کاهش اندازه مدل و کارآمدتر کردن مدل برای سخت افزار موبایل.
برای انجام مراحل بالا می توانید از ابزار TensorFlow Lite Converter استفاده کنید. می توانید اطلاعات بیشتری در مورد نحوه استفاده از این ابزار در اسناد TensorFlow Lite بیابید. علاوه بر این، می‌توانید تعدادی آموزش و مثال را به صورت آنلاین پیدا کنید که نحوه تبدیل مدل‌های TensorFlow به TensorFlow Lite را برای استقرار تلفن همراه نشان می‌دهد.