我正在使用Swift、Firebase和Tensorflow构建一个图像识别模型。我有一个经过重新训练的MobileNet模型,它将一个1,224,224,3的输入数组复制到我的Xcode包中,当我试图添加来自图像的数据作为输入时,我得到了错误:Input 0 should have 602112 bytes, but found 627941 bytes.我正在使用以下代码:
let input = ModelInputs()
do {
let newImage = image.resizeTo(size: CGSize(width: 224, height:
我尝试在iOS上使用TensorFlow音频识别模型(my_frozen_graph.pb,在此处生成:)。
但是TensorFlow手机的tf_simple_example项目中的iOS代码NSString* network_path = FilePathForResourceName(@"my_frozen_graph", @"pb");会输出这个错误消息:Could not create TensorFlow Graph: Not found: Op type not registered 'DecodeWav'。
有人知道我怎么解决这个问
我目前正在尝试通过tensorflow服务提供一个简单的模型,然后我想通过gRRC使用node.js调用它。我觉得学习/理解这件事最简单的方法就是把它分解成尽可能简单的模型。请原谅命名,因为我最初开始使用Mnist教程,但我在那里也没有成功。所以这个名字仍然是mnist,但它只是一个简单的计算实现。
我用以下代码创建并导出了模型:--简单模型--
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None))
y = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None))
three = tf.Variable(3, dtype=tf.flo
当我试图在keras功能模型的定义中使用tf.map_fn时,我得到了错误:
TypeError: Could not build a TypeSpec for <KerasTensor: ...
例如,这个简单的模型将触发tf-nightly 2.5.0中的错误:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input
from tensorflow.keras.models import Model
x = Input(shape=(10,))
y = tf.map_fn(lambda x : x *
我训练了一个数字图像并制作了一个模型文件。
相应的调味汁如下。
import os
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
当我运行下面粘贴的代码时,模型只是训练“乘数”=1或=4。在google colab→中运行相同的代码只是训练multiplier=1
我在这里使用DenseNet的方式有什么错误吗?
提前感谢,感谢您的帮助!
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications.densenet import DenseNet201
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.losses import BinaryC
我使用tf.keras函数保存了一个tf.keras.save_model模型。为什么tf.keras.load_model抛出异常?
代码示例:
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
model = keras.Sequential([
layers.Dense(8, activation=tf.nn.leaky_relu),
layers.Dense(8, activation=tf.nn.leaky_relu)
])
tf.ker