我使用的是用“TensorFlow Lite”转换成量化模型的“FaceNet”模型。这是有关量化模型的输入和输出缓冲区的信息。我已经使用了“FaceNet”完整模型，它接受浮点值，它的工作与预期的一样。因此，我知道完整模型的输入浮点值应该是什么样子，所以我猜只需再多一步就可
浏览 10提问于2020-04-06得票数 1
我正在尝试使用下面的命令在Ubuntu上使用Tensorflow Lite Converter转换一个基于Inception ResNet的预训练的冻结.pb，我是从获得的：
/home/nils/.local03 15:03:26.006322: I tensorflow/contrib/lite/toco/import_tensorflow.cc:1127] Op node mi
浏览 4提问于2018-12-03得票数 3
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我想量化一个ssd-mobilenet模型(将所有的浮点数都改为INT8)，然后将其部署到我的raspberry-pi上。到目前为止，我还没有找到任何可以帮助我的东西。任何帮助都将不胜感激。我看过tensorflow-lite，但它似乎只支持android和iOS。任何库/framweork都可以接受。
提前谢谢。
浏览 2提问于2018-05-28得票数 0
其中一个是照片编辑应用程序，其中包括用于面部识别、物体检测、分类和风格转移的CNN应用程序。另一个是NLP应用程序，通过建议单词和句子补全来帮助写作过程。一旦我有了一个准确的训练有素的模型，它在我正在测试的一个或多个移动设备(通常是低端的Android)上会变得非常慢。我读到有一些优化可以提高模型的速度，但我不知道怎么做。有没有一个标准的工具来优化移动/边缘的模型？
浏览 3提问于2019-05-17得票数 0
任何想法都可以，cpu使用率，tensorflow设置，图像预处理，etc.BTW，而不是tf lite，我的模型是ssd-mobilenet。
浏览 16提问于2018-07-25得票数 0
我想为一个约会移动应用程序中的推荐系统建立一个ML数据管道。 目前，我正处于一个非常早期的阶段，试图弄清楚基础设施，但我对tensorflow和tensorflow lite感到困惑。我可以使用tensorflow构建系统，然后在训练、超参数调整等之后在后端部署模型吗？当你想在移动设备上使用ML时，是否强制使用tensorfow lite，或者只有当你真正想要在手机设备上训练模型时才使用它？
浏览 13提问于2021-03-16得票数 0
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我是tensorflow和量化的新手，我正在尝试为两个int8输入实现量化矩阵操作。很好奇地想知道操作背后的数学原理。我在tensorflow中看到，他们只对uint8输入实现了同样的方法，想知道如何将其用于带符号的int8 matmul/conv2D。更准确地说，我想知道如何获得matmul/conv2D操作的浮点输出范围。
任何帮助都将不胜感激。
浏览 3提问于2018-10-26得票数 0
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基于L2距离差的人脸识别
、、、、
当在图像上运行FaceNet时，它返回欧几里得空间/L2中的128个元素数组(即使这是我不完全理解的东西)。我一直在想，也许这种嵌入可以用来预测具有三重损失的人脸。我的问题是:我可以使用这个嵌入来计算像三重损失这样的东西吗？如果是这样，它是如何做到的呢？我是否要减去与其他元素相对应的元素： arr = [] #supposed new embedding after difference is calculated
for i
浏览 22提问于2019-12-16得票数 1
我正在尝试使用python3加载facenet-keras模型，但我的代码使用tensorflow作为后端的keras加载facenet模型。我的代码如下：print("Loading facenet model...")
model = load_model('models/facenet_keras_
浏览 0提问于2019-11-01得票数 1
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我从Custom Vision下载了一个tensorflow模型，并希望在珊瑚tpu上运行它。因此，我将其转换为tensorflow-lite，并应用混合训练后量化(据我所知，这是唯一的方法，因为我无法访问训练数据)。你可以在这里看到代码：当我尝试为边缘tpu编译它时，我得到了以下结果： INFO: Initialized TensorFlowInvalid model: model.tflite
Mo
浏览 3提问于2019-08-11得票数 2
我想使用FaceNet作为嵌入层(这将是不可训练的)。 我尝试像这样加载FaceNet： tf.keras.models.load_model('./path/tf_facenet') 其中，目录./path/tf_facenet包含4个可从https://drive.google.com/file/d/0B5MzpY9kBtDVZ2RpVDYwWmxoSUk/edit
浏览 56提问于2020-08-14得票数 1
我是tensorflow的新手，我想弄清楚tensorflow是如何完成以下任务的：
下面列出的是上述任务的代码，如果我正确理解如果我错了- (1) xxx.pb拥有模型的所有内容:神经网络的层次和权重，(2)声明神经网络的输入和输出张量的images_placeholder和嵌
浏览 0提问于2018-10-31得票数 0
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FaceNet嵌入的余弦距离问题
、、、、
我曾在论坛上问过这个问题，但这似乎足够让我有自己的问题了。下面是我的代码(注意:我从np.matmul更改为np.dot，但仍然没有区别。我也不明白为什么我需要使用transpose**. 没有它是行不通的。**：from PIL import Image
import numpy as np
from tensorflow impor
浏览 1提问于2019-12-29得票数 1
我是面孔识别方面的新手.据我观察，dlib的frontal_face_detector被广泛用于在图像中查找人脸，然后提取face_descriptor向量，哪个更适合实时人脸身份验证系统？谷歌的FaceNet看上去都很好..。但在实时实现中，或者对实时/大数据集进行比较检查？提前谢谢。
浏览 0提问于2019-11-20得票数 0
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我创建了一个新的基于MobilenetV2的tflite模型。它工作良好，无需量化，在iOS上使用CPU。我应该说，TensorFlow团队做得很好，非常感谢。500 for用于MobilenetV2，输入为224*224输入MobilenetV2，输入图像为160*160。我使用Te
浏览 9提问于2020-05-01得票数 0
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当我查看Tensorflow Lite时，我发现自定义操作将被导出为"flex op“，而不是本机操作。我不明白什么是"flex op“，什么是"native”。谢谢!
与我的问题相关的代码在中
浏览 2提问于2018-12-18得票数 3
1回答
如何在TensorFlow的量化感知训练后得到量化权值或量化感知权值。我想在应用程序的NumPy上使用整数量化的权重。到目前为止，我的用法如下，它给出了float32的值。import tensorflow.keras.backend as K
for layer in q_aware_model.trainable_weig
浏览 17提问于2020-10-23得票数 0
我目前正在尝试使用Facenet (一个用于人脸识别的Tensorflow库)提交一份关于Google Cloud ML的工作培训。我目前正在尝试这个库的部分，它在那里为模型进行训练。以下是错误的一些图片：这是Google云作业日志中的一个错误以下是Google Cloud Job logs上更详细的图片
提交作业请求是成功的，它甚至在等待Tensorflow启动，但紧接着
浏览 1提问于2017-03-05得票数 2
我是从一个图像数据集创建我的模型，我的数据集是Tensorflow Lite版本"tflite“。当我尝试使用android对象检测时，我得到了以下错误：不能在具有UINT8类型的TensorFlowLite张量和类型为UINT8的UINT8对象之间转换[[F(与TensorFlowLite类型FLOAT32注意:我的模型是量化的，我在python中用tensorflow tflite-模型制造者构建了它。
浏览 7提问于2020-11-22得票数 1
我是tensorflow和模型培训的新手。我使用的是基于yolo和facenet的人脸识别算法。我现在正在尝试训练我自己的模型。但是我每次这样做都会得到一个错误。以下是代码的链接：https://github.com/AzureWoods/faceRecognition-yolo-facenet/blob/master/train_tripletloss.py下面是错误： Fil
浏览 43提问于2021-03-22得票数 0
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