HarmonyOS Next智能家居控制系统的模型转换与数据处理实战 原创

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)
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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）
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