如何评估tflite模型的准确率、精度和召回率？

可以使用 TensorFlow Lite 解析器库（TensorFlow Lite Interpreter）来加载 tflite 模型并进行推理，从而计算准确率、精度和召回率。

以下代码显示如何使用 TensorFlow Lite 解析器库来评估 tflite 模型的准确率、精度和召回率：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 加载tflite模型
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="model.tflite")
interpreter.allocate_tensors()

# 获取模型输入和输出的张量
input_details = interpreter.get_input_details()
output_details = interpreter.get_output_details()

# 创建包含测试数据的输入张量
test_input = np.array(...) # 插入测试数据的数值

# 进行推理并获取输出张量
interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], test_input)
interpreter.invoke()
test_output = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])

# 计算准确率、精度、召回率
output_labels = np.array(...) # 插入输出标签的数值
accuracy = np.mean(np.equal(np.argmax(test_output, axis=1), output_labels))
precision = ...
recall = ...
print("Accuracy: ", accuracy)
print("Precision: ", precision)
print("Recall: ", recall)

其中，精度的计算方法可以使用如下代码：

tp = np.sum(np.logical_and(np.equal(np.argmax(test_output, axis=1), output_labels), output_labels==1))
fp = np.sum(np.logical_and(np.not_equal(np.argmax(test_output, axis=1), output_labels), output_labels==0))
precision = tp / (tp + fp)

召回率的计算方法可以使用如下代码：

tp = np.sum(np.logical_and(np.equal(np.argmax(test_output, axis=1), output_labels), output_labels==1))
fn = np.sum(np.logical_and(np.not_equal(np.argmax(test_output, axis=1), output_labels), output_labels==1))
recall = tp / (tp + fn)