使用TFLite转换LSTM图失败
是指在使用TFLite（TensorFlow Lite）将LSTM（Long Short-Term Memory）图转换为适用于移动设备的轻量级模型时遇到的问题。
LSTM是一种常用的循环神经网络（RNN）架构，用于处理序列数据，具有记忆能力和长期依赖建模能力。TFLite是TensorFlow针对移动和嵌入式设备推出的轻量级推理框架，可以将训练好的模型转换为适用于移动设备的格式。
当使用TFLite转换LSTM图失败时，可能存在以下原因和解决方法：
- 模型不支持转换：TFLite并不支持所有类型的模型转换，某些复杂的模型或操作可能无法被转换。可以查阅TFLite官方文档，了解支持的模型和操作类型，确保模型符合要求。
- 模型结构不兼容：LSTM图的结构可能与TFLite的要求不兼容。可以尝试简化模型结构，例如减少LSTM层数、隐藏单元数或使用其他类型的循环神经网络。
- 输入输出格式不匹配：TFLite对输入输出格式有一定要求，例如张量的维度、数据类型等。确保LSTM图的输入输出格式与TFLite要求一致，可以使用TensorFlow的转换工具进行格式调整。
- TFLite版本不兼容：确保使用的TFLite版本与模型训练时使用的TensorFlow版本兼容。不同版本之间可能存在API差异或不兼容性，可以尝试更新TFLite版本或重新训练模型。
- 资源限制：移动设备的计算资源有限，可能无法支持较大或复杂的LSTM图。可以尝试优化模型结构、减少参数量或使用量化技术来减小模型大小和计算量。
总之，解决使用TFLite转换LSTM图失败的问题需要综合考虑模型结构、输入输出格式、TFLite版本和设备资源等因素，并进行相应的调整和优化。在实际操作中，可以参考TFLite官方文档、示例代码和社区讨论，以获得更详细的指导和帮助。
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我正在开发一个深度学习模型，它被转换成一个TensorFlow Lite模型并加载到一个Arduino上。Arduino TensorFlow Lite库的一个限制是它不允许多个子图。
浏览 4提问于2022-03-01得票数 0
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朋友们，每当我尝试将我的LSTM图转换为TFLite时，我都会遇到错误：
user@user:~/tensorflow/tensorflow$ bazel run --config=opt //tensorflow/contrib/lite/toco:toco -- --input_file=/home/user/model/rnn/lstm_graph_mobilnet_v2_
浏览 12提问于2018-07-11得票数 2
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= converter.convert()
使用TF2.2，正如Git中经常提到的那样，我遇到了来自tflite的不受支持的操作符。使用确保版本支持。这里，只支持TOCO转换。
in the calibrator.py
Value
浏览 6提问于2021-09-21得票数 1
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我目前正在尝试将使用Tensorflow (v2.7.0)和Keras训练的保存模型转换为Tensorflow Lite模型。relu"))使用以下代码片段执行的模型转换成功，这意味着不会引发错误，并将转换后的模型写入输出文件。= converter.convert()
open("model.tflite<
浏览 30提问于2021-12-22得票数 0
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浏览 11提问于2022-02-27得票数 1
首先，我采用了一个常规的TensorFlow / Keras模型，该模型使用以下方法保存： include_optimizer=True, 然后，我使用以下方法将这个Keras模型(300 MB)压缩和量化为TFlite格式：
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model其次，我使用TFLite Lite
浏览 40提问于2022-03-27得票数 0
我正在尝试将tensorflow模型转换为张力流模式。tf.lite.TFliteConverter.from_keras_model(model)tflite_model= converter.convert()但
浏览 7提问于2021-12-07得票数 0
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浏览 5提问于2019-09-28得票数 0
我在keras中有一个模型，它使用带有双向包装器的1层LSTM，我想将其转换为tensorflow lite。我认为可能是检查点文件引起了问题，所以我重新保存了模型，并使用以下命令再次调用转换器-tf.keras.models.save_model: Attempting to use uninitialized value
浏览 3提问于2019-09-16得票数 0
我试图在android应用程序中使用Keras模型，将其转换为.tflite文件，但当我试图在android中导入该文件时，导入失败时会发出这样一条消息：“此张流模式无效”。我使用了张量流网站上提到的转换代码。model = keras.Sequential() keras.layers.Bidirectional(import
浏览 1提问于2021-03-04得票数 0
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我想转换成TFLite格式--input_format=TENSORFLOW_GRAPHDEF\--output_file=/$TRAINING_DIR/${ARCHITECTURE}.tflite \--std_values=128 \
--default
浏览 0提问于2018-07-27得票数 0
1回答
TfLite LSTM模型
、、、、
我还没有找到任何可以使用的预训练lstm模型。tfLite是否提供了任何预训练的lstm模型？我试图创建tflite模型，但在转换时遇到问题？你能提供准确的脚本来创建tfLite模型吗？tfLite有没有用最新版本创建tfLite LSTM模型的脚本？这是我用来创建tfLite模型的脚本。但它不起作用。dimension of size 64.
model.add(tf.keras.layers.E
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我是tensorflow的新手，我从创建了一个简单的tflite模型，它在带有tflite_flutter插件的颤振应用程序中工作得很好。
然后，我不得不用预先训练过的.h5模型来改变模型。我将.h5模型转换为.tflite模型，但它崩溃了。转换后的预训练模型的input shape是，output shape是1，12，测试模型的input shape是1224,224，3，output shape是1，3。我创建了一个输入形状为1224、224、3的.h5模型，并将其转换为t
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浏览 0提问于2019-03-01得票数 3
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我有以下冻结的推理图deeplabv3_mnv2_pascal_tain。我从tensorflow website上得到了这个图，这个图的大小是8.8mb。我的任务是将这个图转换成tflite格式，这样tflite图的大小就是2到3mb。我使用以下代码将deeplabv3_mnv2_pascal_tain图形转换为tflite： $ bazel-bin/tensorflow/li
浏览 22提问于2019-04-19得票数 0
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python:中到tflite模型的转换代码from keras.models import Sequentialmodel.add(LSTM(...... name = 'First_layer'))model.add(LSTM(....()
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浏览 1提问于2021-11-01得票数 2
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我正在尝试使用此代码将我的pb转换为tflite。我从github (ImageCaptioning)得到了代码。作者使用这段代码来转换他们的模型，我能够制作pb模型，但在尝试将pb模型转换为tflite时遇到了一些问题。encoded_image = f.read()
input_names = ['import/image_feed:0', 'import/input_feed:0', '
浏览 24提问于2020-04-19得票数 0
1回答
错误地创建了tflight图
、、、、
我有以下冻结的推理图。这是使用Deeplab (download graph here)进行语义分割的。I将此图形转换为tflite格式 tflite_convert \ --graph_def_file=frozen_inference_graphinference_input_type=QUANTIZED_UINT8 \ --mean_values=128 \
--std_dev
浏览 10提问于2019-04-23得票数 0
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我想把托管的模型主要是mobilenets转换成ONNX格式。因此，我想尝试这些托管模型的量化版本，并使用运行它们。
将这些模型转换为供使用的正确步骤是什么
浏览 13提问于2020-05-20得票数 1
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