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1
回答
在
使用
量化
MobilenetV1
Tf-lite
进行
预测
期间
,
不同
图像
的
输出
相同
python
、
tensorflow
、
tensorflow-lite
我有
不同
的
输入
图像
;但是,当
使用
相同
的
tflite模型/文件
进行
预测
时,
输出
总是
相同
的
。我
的
代码示例和
输出
如下所示。 我遗漏了什么?Tflite文件
量化
为: converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_frozen_graph('vww_96_grayscale_frozen.pb
浏览 21
提问于2020-10-28
得票数 0
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1
回答
如何在gpu上运行伪
量化
图形?
tensorflow
、
tensorflow-lite
我从下载了一个
量化
的
移动网络,这个图包含了训练过程中
的
假
量化
节点,以模拟测试时间
输出
。我想从这个网络
的
最后一点卷积层收集
输出
。
量化
冻结模型包含额外
的
fc,softmax等层,对我
的
应用程序没有任何用处。ou
浏览 1
提问于2018-04-30
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1
回答
Google Coral Edge TPU编译模型-推断总是几乎
相同
python
、
tensorflow
、
quantization
、
tpu
、
google-coral
我正在尝试让一个Mobilenetv2模型(对我
的
数据集
的
最后一层
进行
再训练)
在
Google edge TPU Coral上运行。但是当我
在
TPU中运行推理时,对于非常
不同
的
输入
图像
,我得到了类似的
输出
。我
使用
'tflite_convert‘工具对模型
进行
了
量化
,如下所示: tflite_convert --output_file=.,它几乎是
相同
<em
浏览 12
提问于2019-09-09
得票数 4
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1
回答
Android下Tensorflow目标检测性能下降
android
、
tensorflow
、
object-detection
、
tensorflow-lite
我最近
使用
Tensorflow 1.15训练了一个对象检测模型,
使用
Python
的
测试结果很好。然而,
在
将其转换为.tflite格式后,
在
安卓上运行该模型后,其性能急剧下降。
在
模型转换为
tf-lite
的
过程中会出现性能损失吗?有没有办法
在
转换过程中避免这种性能损失?参考资料: 培训来源:https://github.com/tensorflow/models/tree/mas
浏览 34
提问于2020-01-24
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2
回答
Tensorflow:同一张图片
的
不同
激活值
python
、
machine-learning
、
tensorflow
、
conv-neural-network
、
batch-normalization
我
使用
的
是MobileNet架构,深度倍增为0.25,输入大小为128。然而,
在
重新训练时,我观察到一件奇怪
的
事情,如果我给出一个特定
的
图像
作为输入,与其他一些
图像
一起批量推理,一些层之后
的
激活值与
图像
单独传递时
的
激活值
不同
。此外,
不同
批次
的
同一
图像
的
激活值也
不同
。现在,当
使用
layerXna
浏览 1
提问于2017-09-24
得票数 1
1
回答
预测
帧与编码帧
的
PSNR
matlab
我必须执行帧内
预测
编码和计算它
的
PSNR。现在我被要求采取
相同
的
原始帧,并对它
进行
编码,包括执行DCT,
量化
,去
量化
和反DCT。我必须计算编码帧
的
PSNR,并将其与帧内
预测
的
帧
进行
比较。
预测
帧
的
值为53.37db,编码帧为32.64db。我应该用直方图分析编码
图像
的
概率分布。两帧
的
直方图看起来非常相似,所以我到
浏览 2
提问于2014-09-06
得票数 0
回答已采纳
1
回答
为什么来自
量化
感知训练模型
的
TFLite模型与具有
相同
权重
的
正常模型
不同
?
tensorflow
、
keras
、
tensorflow-lite
、
quantization-aware-training
我正在训练一个Keras模型,我想在一个
量化
的
8位环境(微控制器)中
使用
TFLite来部署它。为了提高
量化
性能,我
进行
量化
感知训练。然后,我
使用
我
的
验证集作为一个有代表性
的
数据集创建
量化
的
TFLite模型。性能
使用
验证集
进行
评估,并在此
图像
中加以说明: 如果不是简单地从经过QA训练
的
模型(图中红色)生成TFLite模型(图中<
浏览 9
提问于2021-03-02
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1
回答
tflite模型
在
CPU和NNAPI上
输出
不同
的
预测
python
、
deep-learning
、
tensorflow2.0
、
tensorflow-lite
、
nnapi
我
在
Ubuntu 18.04机器上训练并
量化
了Tensorflow模型,并将其转换为tflite格式。然后我将其部署到配备了NPU加速器、和
的
Linux Yocto板上。我注意到,当
使用
PC上
的
CPU和电路板上
的
NPU+NNAPI
进行
推理时,
相同
的
tflite模型会
输出
不同
的
预测
。这些
预测
通常是相似的,但在某些情况下,它们完全
不同</em
浏览 50
提问于2021-05-28
得票数 0
1
回答
无法
在
C++侧获取
相同
的
输出
张量值
c++
、
machine-learning
、
deep-learning
、
computer-vision
、
pytorch
我尝试
使用
libtorch1.4对C++端
的
一个4类分类项目
进行
预测
。然而,与Python端相比,我无法获得
相同
的
预测
。首先,我
在
预测
之前获得
相同
的
输入张量值。当我比较
输出
张量值时,我注意到它们是
不同
的
。您可以
在
该图片中找到这些值: ? 左侧包括Python
输出
张量值和每个输入图片
的
<
浏览 32
提问于2020-06-16
得票数 0
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2
回答
Caffe
预测
相同
的
类而不考虑
图像
。
machine-learning
、
computer-vision
、
neural-network
、
deep-learning
、
caffe
我,当我训练它与我
的
3个
图像
类,它返回91%
的
准确性。但是,当我用一个文件和一个修改文件,并尝试
在
一些
图像
上测试它时,它返回第二类
的
预测
(1圈),不管我给出了什么
图像
--即使它是
在
训练集中
使用
的
图像
。我试过十几张照片,它一直只是
预测
一个类别。为了澄清问题,
在
我修改
的
C++示例中,我确实对要
预测
的</em
浏览 0
提问于2015-08-27
得票数 4
回答已采纳
1
回答
Keras和CoreML
预测
的
结果是非常
不同
的
。
ios
、
tensorflow
、
keras
、
coreml
、
coremltools
我
使用
Keras
进行
对象检测,并将模型转换为用于移动部署
的
CoreML。
在
python方面,
预测
方法
在
相同
的
图像
上运行。预处理(平均去除)是
在
python端对keras
进行
的
,而coreML ( red_bias,green_bias等)则由coreML处理。
预测
输出
是
相同
的
,直到小数点第一位,但其余
浏览 2
提问于2018-05-24
得票数 1
回答已采纳
3
回答
TensorFlow伪
量化
层也是从
TF-Lite
调用
的
。
tensorflow
、
quantization
、
tensorflow-lite
、
quantization-aware-training
我
使用
TensorFlow 2.1来训练具有
量化
感知训练
的
模型.这些节点应该调整模型
的
权重,这样它们就更容易被
量化
为int8,并且更容易处理int8数据。但令人惊讶
的
是,我确实看到了他们。此外,当我
在
this C++ 中运行这个
量化
模型时,我看到它在推理过程中也运行假
量化
节点。此外,它还对各层之间
的
激活
进行
了
量化
和
量化
。这是C++代码
输出
浏览 10
提问于2020-06-17
得票数 5
1
回答
在
Tensorflow中加载预训练模型
python
、
tensorflow
、
object-detection-api
在这个tutorial (创建新
的
对象检测模型)中,
在
中间提到了 “我们通常
使用
Slim Resnet-101分类检查点中
的
权重来初始化此特征提取器
的
权重,并且我们知道,
在
训练此检查点时,会通过从每个输入
图像
中减去一个通道均值来对
图像
进行
预处理因此,我们实现了预处理功能,以复制
相同
的
通道均值减法行为。” 现在,我正尝试在这个page中加载MobileNet_v1_1.0_224
的
预
浏览 14
提问于2019-03-23
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何将
不同
形状
的
卷积层
输出
汇集到一个固定
的
形状,以通过完全连接
的
层
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
computer-vision
、
convolutional-neural-network
我有
不同
大小
的
输入
图像
,我将它们通过CNN中
的
Conv层,然后我应该将Conv
输出
连接到一个完全连接
的
层
进行
分类。 由于该过程必须矢
量化
,因此
输出
必须具有
相同
的
形状,以便一批
图像
可以用于前向传递。因此,对于
在
全连接层
的
输入处
的
所有
图像
具有
相同
形状
的
问题。但是由于我
的<
浏览 0
提问于2018-06-12
得票数 0
2
回答
Tensorflow -任何输入都会给出
相同
的
输出
tensorflow
、
recurrent-neural-network
我面临着一个非常奇怪
的
问题,我正在
使用
tensorflow构建一个随机神经网络模型,然后
在
完成训练后
使用
tf.Saver存储模型变量(全部)。我
在
训练
期间
打印了<e
浏览 2
提问于2016-09-17
得票数 3
3
回答
可以
在
安卓系统上运行ssd_mobilenet_v1_fpn
进行
推理吗?
android
、
tensorflow
、
tensorflow-lite
、
object-detection-api
、
mobilenet
我正在为Android开发一个对象检测应用程序,我
在
使用
ssd_mobilenet_v1_fpn模型
进行
培训时获得了良好
的
性能。Google:这里
浏览 20
提问于2020-09-16
得票数 0
回答已采纳
1
回答
不同
的
预测
: Keras相对于Android + DL4J
android
、
keras
、
deeplearning4j
、
dl4j
当我用Python(3.5.5) + Keras (版本2.0.8)比较
在
GPU上训练
的
神经网络
的
输出
时,与
使用
DL4J (1.0.0-beta2 2)
在
安卓(API 24)上
的
相同
神经网络
的
输出
进行
比较时该模型
使用
DL4J方法restoreMultiLayerNetwork()导入到Application中。神经网络用于对固定输入形状
的</e
浏览 0
提问于2018-09-26
得票数 1
回答已采纳
1
回答
transform_graph
量化
后Tensorflow SSD-Mobilenet模型精度下降
tensorflow
、
deep-learning
、
object-detection
我正在研究谷歌最近发布
的
“”模型,用于对象检测。从以下位置下载
的
模型:bazel-bin/tensorflow/tools/graph_transforms/transform_graph --in_图=冻结_推论_Graph.pb--
浏览 2
提问于2017-06-29
得票数 2
2
回答
什么是意象注解?
keras
、
tensorflow
、
image-classification
、
computer-vision
、
object-detection
为什么我们需要
使用
拉布利格工具来检测对象呢?
在
使用
labelimg标记了一组训练
图像
之后,这将给CSV文件提供如何与TensorFlow对象检测API和Keras一起工作
的
方法?
在
没有
图像
注释工具
的
情况下,我们能检测到
图像
定位吗?就像自动注释。
浏览 0
提问于2020-03-02
得票数 1
1
回答
什么是蒙特卡洛辍学?
deep-learning
、
keras
、
dropout
、
monte-carlo
我知道如何
使用
这个答案
的
MC辍学,但我不知道MC辍学是如何工作
的
,它
的
目的是什么,以及它与正常
的
辍学有什么
不同
。
浏览 0
提问于2019-01-16
得票数 20
回答已采纳
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