我已经使用https://www.tensorflow.org/lite/tutorials/model_maker_image_classification的教程创建了一个模型,并将其导出为TF.js格式: import os
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
from tflite_model_maker import image_classifier, model_spec
from tflite_model_maker.config import ExportFormat, QuantizationCon
我正在尝试学习如何在Android上使用一些ML的东西。我让工作了,而且似乎工作得很好。于是我试着创建我自己的模型。
我用来创建我自己的模型的代码是:
import numpy as np
import os
from tflite_model_maker import model_spec
from tflite_model_maker import text_classifier
from tflite_model_maker.config import ExportFormat
from tflite_model_maker.text_classifier import Average
我试图构建一个android应用程序来预测文本分类,使用Tensorflow Lite Model Maker提供的AverageWordVecModelSpec。
我正在使用书籍内容来测试我的应用程序是否有效。我为这个实验准备了3本书。下面是代码:
!pip install git+https://github.com/tensorflow/examples.git#egg=tensorflow-examples[model_maker]
import numpy as np
import os
import tensorflow as tf
assert tf.__version__.
我是TensorFlowJS的新手。我使用Google Colab通过TensorFlow Lite model Maker创建和训练了一个模型,将其转换为TFJS,然后在一个angular应用程序中使用它。 在colab中,该模型达到了很高的准确率。我已经使用以下命令保存了模型: model.export(export_dir='.', export_format=ExportFormat.SAVED_MODEL); 然后我使用 tfjs.converters.convert_tf_saved_model('saved_model','tfjscon
见文章末尾可能的解决方案
我正试图将中的keras模型完全量化,以便在NPU上运行。该模型是一个Keras模型(而不是tf.keras)。
当使用TF 1.15进行量化时:
print(tf.version.VERSION)
num_calibration_steps=5
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model_file('path_to_model.h5')
#converter.post_training_quantize = True # This only makes the we
我正在尝试将tf_hub模型(MUSE)转换为tflite,但是我得到了一个非常奇怪的FileNotFoundError,并且我不知道如何解释错误消息。以下是我的代码和错误消息: import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.InputLayer(dtype=tf.string, input_shape=()))
model.add(hub.KerasLayer("https://tfhub.dev/google
我正在用这样的脚本来实验tensorflow lite:
import numpy as np
import os
from tflite_model_maker.config import ExportFormat, QuantizationConfig
from tflite_model_maker import model_spec
from tflite_model_maker import object_detector
from tflite_support import metadata
import tensorflow as tf
assert tf.__version
我尝试了许多方法,但我无法将保存的模型文件转换为tf lite模型,每次运行新代码时,我都会收到不同的错误。从形状错误到下面列出的错误。 File "C:\\models\py\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\monitoring.py", line 407, in __del__
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'TFE_MonitoringDeleteBuckets' 我使用的是以下代码: import tenso
我想在android studio中使用我的keras训练模型。我在互联网上得到了这段代码,将我的代码从keras转换为tensorflow-lite。但是当我尝试编写代码时,我得到了这个错误: OSError: SavedModel file does not exist at: C:\Users\Munib\New folder/{saved_model.pbtxt|saved_model.pb} 我使用的代码是从keras转换到tensorflow-lite: import tensorflow as tf
# Converting a SavedModel to a TensorFl
当我尝试将我保存的模型转换为tflite模型时,我得到了这个错误,并且我不知道如何继续进行到这里。我的saved_model是用于mobilenet_ssd_v2的,我是通过这个创建的。
下面是我使用的Colab代码:
!pip install tf-nightly
#import tensorflow as tf
import tensorflow.compat.v2 as tf
tf.enable_v2_behavior()
tf.__version__
def representative_dataset():
for _ in range(100):
data =
我正在尝试使用最新的tf-nighlty来转换一个基于mobilenetv2和转置卷积的模型。这是转换代码
#saved_model_dir='/content/ksaved' # tried from saved model also
#converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_dir)
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(reshape_model)
converter.experimental_new_conve
我想将经过Pytorch训练的模型转换为tensorflow模型,并在移动设备上使用该模型。为此,我遵循以下步骤;首先,我将pytorch训练好的模型转换为onnx格式。然后,我将onnx格式转换为tensorflow模型。 首先将pytorch训练好的模型转换为onnx; import torch
import torch.onnx
from detectron2.modeling import build_model
from detectron2.modeling import build_backbone
from torch.autograd import Variable
mo
我在黑暗网上重新训练了我的模型,并使用将我的暗网重量转换为h5。
为了量化的目的,我用relu替换了泄漏的relu。然后,利用tf-nightly成功地将我的模型转换成tflite模型.
但是,我不能通过调整最近的错误大小来将模型解析为edgetpu。据我所知,在中支持调整最近邻居的大小,那么为什么会发生此错误呢?有办法解决吗?
下面是我的tflite转换代码:
import tensorflow as tf
import numpy as np
import sys
def representative_dataset_gen():
for _ in range(250):
我正在使用自主数据集进行对象检测。我想用10000个训练图像,2000个测试图像,2000个验证图像来训练我的模型。我将使用对象检测tensorflow lite model maker。 项目链接: tensorflow.org/lite/tutorials/model_maker_object_detection 设置批处理大小32后,训练需要50个时期并持续2天(步骤3).I无法让我的计算机保持开机两天。我在jupyter notebook中运行该项目 如何停止模型训练并再次恢复模型训练?(例如,停止第10个纪元,并在一天后继续)
我正在使用tflite_model_maker。 from tflite_model_maker import model_spec
from tflite_model_maker import image_classifier
from tflite_model_maker.config import ExportFormat
from tflite_model_maker.config import QuantizationConfig
from tflite_model_maker.image_classifier import DataLoader 我想训练模型并绘制一个图来查看模型