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TFLIte无法设置张量:模型转换时尺寸不匹配
我有一个构造如下的keras模型 <pre class="lang-py prettyprint-override"><code>module_url = "https://tfhub.dev/google/tf -
运行tf-lite实验层rnn模型时出现不兼容的形状错误
<strong>我使用softmax时出错</strong> <pre><code>logits and labels must have the same first dimension, got logits shape [24,3 -
如何测量TFLite模型的FLOPS?
作为标题,如何测量tflite模型的FLOPS? 我知道张量流可以测量.pb的FLOPS。 就我而言,我想测量来自tflite -
如何将我的模型用于tensorflow for android?
我有一个在Keras(2.3.1版)上训练的模型,我将其导出为.h5文件,并希望在android中使用。我下载了用于And -
在移动设备上实施MobilenetV2的问题
在cifar10数据集上训练的MobilenetV2 tflite模型期望输入形状为1x32x32x3的输入图像(因为在训练过程中使用了 -
无法将使用Docker创建的冻结的Inception图.pb转换为.tflite
我已经在我的macOS设备中通过Docker创建了一个<code>saved_model.pb</code>。 尝试<code>tflite_convert --output_fil -
Firebase Tensorflow Lite分类模型在Swift App中无法提供正确的输出
因此,我尝试创建一个可以对手写数字进行分类的应用程序(不是来自MNIST数据集,而是创建了自己的jpe -
TFLite:是否可以使用Keras的load_model转换H5模型但输入形状不同?
我当前使用此脚本将我的H5模型转换为TFLite: <pre><code> # CONVERTING TO TFLITE FORMAT g.save(os.path.join(save_d -
使用TFLite量化模型的参数进行计算操作
我正在尝试使用取自<a href="https://www.tensorflow.org/lite/guide/hosted_models" rel="nofollow noreferrer">here</a>的量化Mobil -
如何从TFLite对象检测Python获取有用的数据
我有一个树莓派4,我想以良好的帧频进行对象检测。我尝试了tensorflow和YOLO,但两者都以1 fps的速度运行 -
解释ssd_resnet50对象检测模型的.tflite文件时出错
错误是<code>Kernal Restarting: The kernel appears to have died. It will restart automatically.</code>正在按照<a href="https://gith -
解释器返回的数据含义。get_tensor()
当我在量化的Mobilenetv2模型上使用解释器进行推理时, <pre><code>output_data = interpreter.get_tensor(output_detai -
tflite ADD图层的左移设置为20
有人可以解释为什么将tflite ADD量化层中的<a href="https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/226f4dab126632515666dca0ac0 -
tensorflow:分类器:errorjava.lang.IllegalArgumentException:标签编号1000与轴1上的形状不匹配
我正在尝试在tensorflow上进行Google的代码实验室。 <a href="https://codelabs.developers.google.com/codelabs/recogn -
RuntimeError:子图0
我使用tflite将tf.keras h5模型转换为tflite,并进行量化模型。 <pre><code> converter = tf.lite.TFLiteConverter.fro -
有什么方法可以获取量化tflite的平均值和std_dev值吗?
我想将数据提供给量化的tflite模型,原始数据为float32,但tflite的输入为uint8。 那么如何正确转换 -
如何通过C ++ API向tflite提供多维输入
我正在尝试使用tflite C ++ API来运行自己构建的模型。我通过以下代码片段将模型转换为tflite格式: <p -
冻结graph.pb到tflite,以便在Google Coral上运行(缺少输入和输出数组)
我已经创建了一个TensorFlow模型,其格式为Frozen graph.pb,我想在带有Google珊瑚的Rasberry Pi上运行它,所以 -
中止(核心转储):检查失败:“ image_tensor”具有不匹配的实际和最终数据类型(data_type = uint8,final_data_type = float)
很长一段时间以来,我一直收到此错误,任何人都可以尽快解决。 graph_def_file =“ my_detection_model. -
在处理Tensorflow时如何定义文件路径?
<strong>很抱歉,由于硬件限制,我在使用notepad ++时浪费了所有时间,因此我不知道需要导入操作系统来 -
Mobilenet SSD输入形状
我已经在自定义数据集上针对单个对象检测任务训练了移动SSD V2模型,并将其转换为tflite。当我使用解 -
如何在Android上设置tflite模型的输入张量和输出张量?
我有一个模特, <pre><code>public string Decrypt(string cipher) { if (cipher == null) throw new ArgumentNullException(" -
有什么办法可以将.tflite文件转换回keas(h5)?
我由于一个粗心的错误而丢失了数据集。我只剩下我的tflite文件。是否有任何解决方案可以将h5文件回退 -
tflite用于微控制器,您好世界示例无法在Windows平台上编译
我在一个简单的“ hello world” <a href="https://www.tensorflow.org/lite/microcontrollers/get_started?hl=en" rel="nofollow norefe -
如何在GPU支持下编译tflite?
我尝试为支持GPU的Android编译tflite <pre><code>bazel build --cxxopt='--std=c++11' -c opt --fat_apk_cpu=arm64-v8a // -
将多个输出模型转换为tflite
当我尝试将具有两个输出节点的模型转换为.tflite时,它已成功转换,但是当我使用edgetpu编译器编译.tflit -
RuntimeError:遇到未解决的自定义操作:Enter。节点号8(Enter)无法准备
我已成功将tf.keras模型转换为tf.lite。但是,当我将其用于推理时, 我得到一个错误。有谁能解决这个问 -
Tensorflow Lite现在支持设备培训吗
因为Google发表了几篇有关移动设备上的联合学习的论文,例如Gboard,但是我在TFLite网站上找不到有关培 -
TFLite检测结果的负位置
使用自定义模型,我试图在位图上定位一些对象,但位置框的值为负值 例如我的位图大小: <p -
使用tflite插件将TFLITE自定义模型与Flutter集成时遇到问题
我使用Keras构建了一个自定义模型,并将其转换为TFLITE模型。 CNN模型的输入形状为60 * 60 * 3,因此数据类