У меня есть собственная модель tensorflow.keras.models.Model CNN со слоями из tensorflow.keras.layers, которую я собираюсь развернуть в приложении Android с использованием Tensorflow Lite.
Сейчас я конвертирую эта модель из сохраненной (папка, содержащая файл .pb, папка с ресурсами и папка переменных, созданная из my_model.save(path_save)) с использованием Python API :
import tensorflow as tf
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('./my_model')
tflite_model = converter.convert()
with tf.io.gfile.GFile('my_model.tflite', 'wb') as f:
f.write(tflite_model)
Затем я загружаю эту модель TFLite в свое приложение, используя Firebase и ее комплект ML .
Однако я хотел бы регулярно обновлять эту модель ( изменения, которые касаются только несколько слоев ) без необходимости загружать все это (что я и делаю сейчас): это пустая трата ресурсов, так как моя модель довольно тяжелая, и большинство слоев не будут изменены вообще .
Есть способ сделать это? В идеале он просто получил бы файл, описывающий слои, которые нужно изменить.