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本文旨在深入探讨基于华为鸿蒙HarmonyOS Next系统(截止目前API12)构建智能家居控制系统中模型转换与数据处理技术的实战应用,基于实际开发经验进行总结。主要作为技术分享与交流载体,难免错漏,欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题,以便共同进步。本文为原创内容,任何形式的转载必须注明出处及原作者。
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.tools import freeze_graph
from tensorflow.python.tools import optimize_for_inference_lib
# 加载原始模型
model_path = 'device_status_prediction_model.pb'
graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
od_graph_def = tf.compat.v1.GraphDef()
with tf.io.gfile.GFile(model_path, 'rb') as fid:
serialized_graph = fid.read()
od_graph_def.ParseFromString(serialized_graph)
tf.import_graph_def(od_graph_def, name='')
# 定义输入输出节点
input_tensor = graph.get_tensor_by_name('input:0')
output_tensor = graph.get_tensor_by_name('output:0')
# 准备校准数据集(假设已经获取到校准数据集)
calibration_data = get_calibration_data()
# 进行模型量化(如果需要)
with tf.compat.v1.Session(graph=graph) as sess:
# 冻结模型
frozen_graph = freeze_graph.freeze_graph_with_def_protos(
input_graph_def=graph.as_graph_def(),
input_saver_def=None,
input_checkpoint=None,
output_node_names='output',
restore_op_name=None,
filename_tensor_name=None,
output_graph='frozen_model.pb',
clear_devices=True,
initializer_nodes=None
)
# 优化模型
optimized_graph = optimize_for_inference_lib.optimize_for_inference(
input_graph_def=frozen_graph,
input_node_names=['input'],
output_node_names=['output'],
placeholder_type_enum=tf.float32.as_datatype_enum
)
# 量化模型(这里使用TFLiteConverter进行量化,假设支持量化)
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_session(sess, [input_tensor], [output_tensor])
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
converter.target_spec.supported_ops = [tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS_INT8]
converter.inference_input_type = tf.uint8
converter.inference_output_type = tf.uint8
tflite_model = converter.convert()
# 保存量化后的模型
with open('harmonyos_device_status_prediction_model.tflite', 'wb') as f:
f.write(tflite_model)
在这个示例中,首先加载原始的TensorFlow模型,然后定义输入输出节点,准备好校准数据集(如果需要进行量化)。接着通过一系列步骤,包括冻结模型、优化模型,最后使用TFLiteConverter
进行量化操作(如果需要),将量化后的模型保存为.tflite
格式,以便在HarmonyOS Next设备上部署。
import numpy as np
# 假设data是一个二维数组,每一行代表一个时间点采集的温湿度数据,第一列是温度,第二列是湿度
data = np.array([[25.5, 50], [26.2, 52], [30.1, 55], [24.8, 48], [200.0, 60], [25.8, 51]]) # 其中[200.0, 60]是异常数据
# 数据清洗 - 去除异常值(这里假设温度超过50度为异常值)
clean_data = data[np.where(data[:, 0] <= 50)]
# 数据归一化 - 将温度和湿度归一化到0到1区间
min_temp = np.min(clean_data[:, 0])
max_temp = np.max(clean_data[:, 0])
min_humidity = np.min(clean_data[:, 1])
max_humidity = np.max(clean_data[:, 1])
normalized_data = np.zeros_like(clean_data)
normalized_data[:, 0] = (clean_data[:, 0] - min_temp) / (max_temp - min_temp)
normalized_data[:, 1] = (clean_data[:, 1] - min_humidity) / (max_humidity - min_humidity)
# 数据预处理 - 可以添加其他预处理操作,如平滑处理等(这里省略)
在这个示例中,首先进行数据清洗,去除了温度异常的数据点。然后,分别对温度和湿度数据进行归一化处理,将其映射到0到1区间,为后续的模型训练或推理提供了合适的数据格式。