Tensorflow是一个大型库，其压缩容量约为399 MB。我正在使用tensorflow_hub下载预先训练的通用语句编码器模型.然而，tensorflow_hub对tensorflow有许多依赖。
我现在的压缩包已经接近500 My了。有没有办法解决必须在部署中包括tensorflow的问题？或者还有另一种类似AWS的服务具有更大的包大小限制。
浏览 1提问于2020-02-21得票数 2
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用mobilenetV3Large训练模型进行分割处理，但在预测时间内，其处理时间不太好。近似FPS: 3.95。cv2.destroyAllWindows()cap.stop()在进行float16量化后，将模型加载为tflite_model，然后将输入(图像)输入到模型中。
浏览 7提问于2021-09-12得票数 0
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TensorFlow.js版本使用
tensorflow-轮毂0.2.0，但当我使用tensorflorjs_converter工具将该模型转换为tensoflorjs模型并在浏览器上使用相同的模型时，该模型总是为任何视频输入抛出相同的输出(前3位结果)--- BasketballDunk使用的数据集：
浏览 1提问于2019-02-12得票数 2
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当我试图保存模型时，我会收到一个错误。from __future__ import print_function
import osimport tensorflowas tfimport matplotlib.pyplot as plt
def create_model(m,train_image_data)
file =
浏览 0提问于2019-04-29得票数 1
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我注意到梯度量化压缩方法已经在TFF框架中实现了。在非传统压缩方法中，我们通过删除全局模型的某些部分来选择子模型，怎么样？我在论文“通过减少客户资源需求扩展联邦学习的范围”()中遇到了“联邦Dropout”压缩方法。如果联邦Dropout方法已经在Tensorflow Federated中被支持的话。如果没有，那么如何实现它(该方法的主要思想是在全局模型中放弃一定百分比的激活和过滤器，以交换和训练一个较小的子模型)？
浏览 0提问于2020-08-17得票数 3
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因此，我在可教学机器学习网站(link for the website)上训练了一个用于对不同姿势进行分类的posenet模型。我想在flutter应用程序中使用这个经过训练的模型，为此，我需要将模型转换为tflite格式。我查看了许多在线博客，他们说网站可以选择将其转换为该格式，但他们已经删除了该功能。因此，我想知道如何将这个可教学的机器模型转换为tflite格式？
浏览 13提问于2020-11-29得票数 0
我使用bazel命令构建了tensorflow android演示应用程序，apk为149MB。有没有什么构建选项可以减少apk的大小？
非常感谢。
浏览 0提问于2017-05-24得票数 0
是否有一种方法将经过训练的TensorFlow模型并将所有tf.Variables及其各自的权重(从运行中的tf.Session中或从检查点中)转换为具有该值的tf.constants，这样就可以在新的输入张量上运行模型那么，我基本上可以将一个经过训练的模型压缩成一个固定的、不变的TensorFlow操作吗？
浏览 0提问于2018-08-27得票数 0
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我的目标是拥有一个更小的tflite模型。为此，我考虑压缩tflite模型，并将其添加到Android应用程序中。在Android应用程序中，我可以随时解压模型并使用它。我已经尝试过压缩tflite模型，然后再解压缩它。未压缩的模型在Python API中运行良好。这让我相信，它在Android上也应该可以很好地工作。然而，我在网上找不到任何关于对tflite模型使用无损压缩(如压缩</em
浏览 7提问于2020-01-30得票数 2
import tensorflow as tffrom keras.utils import to_categorical
# make
浏览 17提问于2020-01-29得票数 0
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我试图将py文件编译为二进制文件，该二进制文件简单地从json文件读取模型并通过导入的模型预测输出。现在的问题是，当我试图通过pyinstaller编译程序时，生成的文件大约为290 it，因为它试图编译整个tensorflow包和它不想要的依赖项。更不用说，在尝试提取文件时，启动非常慢。import osfrom tensorflow.keras.models],o
浏览 2提问于2020-06-16得票数 1
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如何将自定义模型应用于tensorflowlite？在说明中，我本应将模型粘贴到资源中并删除下载模型gradle，但当它应用于应用程序时，问题是什么？编辑： 我在tensorflow lite中使用自定义训练时遵循了说明，但在将api模型文件更改为我的模型并注释了下载模型gradle之后，应用程序简单崩溃。我试着使用微软通用压缩和compacts1的自定义ai，并按照说明https://medium.com/datadri
浏览 56提问于2020-04-24得票数 0
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我在colab上训练了一个keras序列模型，并将其保存为TensorFlow SavedModel格式。然后，我将经过训练的模型的压缩文件夹(包含saved_model.pb文件和变量子文件夹)下载到我的计算机上，并试图将该模型加载到我的python文件中，但最终以OSError: Unable to open file (unable to open file: na
浏览 1提问于2021-06-03得票数 0
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我正在尝试将DNN模型的.pb格式更改为.tflite，我还想量化所有的权重和偏差。当使用以下代码时，权重以8位为单位进行量化，但偏置仍然是浮点数。import tensorflow as tf
converter=tf.lite.TFLiteConverter.from_frozen_graph
浏览 54提问于2019-08-22得票数 0
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我以前成功地部署了模型并在笔记本中调用它，然后使用以下代码在jupyter笔记本中进行后处理： name=name_from_base('tf-yolov4framework_version='2.3'现在，我想通过提供一个inference.py文件来完成后处理，所以我在这里跟踪了文档：from sagemaker.tensorflowmodel_data='s3://mybucket/model.ta
浏览 4提问于2022-08-09得票数 0
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我用TensorFlow建立和训练了一些网络，并成功地保存和恢复了模型的参数。我想这就引出了一个问题: TensorFlow是否能够保存一个(压缩的？)
浏览 2提问于2016-05-05得票数 5
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我正在探索将MaskRCNN模型()部署到移动设备。该模型基于tensorflow-1.x和Keras-2构建，具有一些自定义代码，但主要依赖于keras.models.model作为其核心。我主要关心的是内存需求:当批处理大小= 1时，在tensorflow分配器发送"allocation over 10% of system memory“警告后，程序在加载权重的过程中被终止。有没有什么既脏又简单的方法可以压缩模型的大小，而对源代码的改动最小？比如，将tf/ker
浏览 2提问于2021-02-28得票数 2
我希望在ImageClassifier类的createFromFileAndOptions方法中使用它。
浏览 28提问于2021-06-02得票数 0
是否可以使用Tensorflow上的帮助，仅使用Java上的Android工具来创建此应用程序
浏览 17提问于2019-06-20得票数 1
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