如何使用C API在Tensorflow Lite中创建张量?那么我们如何在解释器中使用它们呢? 我知道Tensorflow Lite有C++应用程序接口的文档,而常规的Tensorflow有C API的文档。但是,几乎没有关于使用C API for Lite的信息。 Lite有一个用于创建张量的函数,但我在C++的C API头文件(或任何其他相关的头文件/源文件)中看不到该函数。 下面是一个使用常规Tensorflow C API的示例。但它似乎不存在于TF Lite C API中。 TF_Tensor* input_tensor = tf_utils::CreateTensor(TF_F
我已经从MLKit创建了.tflite文件,并在张量应用程序中使用,但应用程序崩溃并出现以下错误。 java.lang.IllegalArgumentException: Cannot convert between a TensorFlowLite buffer with 150528 bytes and a ByteBuffer with 786432 bytes.
at org.tensorflow.lite.Tensor.throwIfShapeIsIncompatible(Tensor.java:281)
at org.tenso
我想将TensorFlow Lite构建为C API 静态库(LinuxDebianx64)。声明以下CMake工作流:
// get the sources
git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git tensorflow_src
// create a build directory
mkdir tflite_build
cd tflite_build
// build the lib using CMake
cmake ../tensorflow_src/tensorflow/lite/c
cmake --build .
这是Java上的新手,所以我不确定这个问题是否合适。我将尽量简单地描述我的问题。
我从事一个有各种活动和方法的项目。我的目标只是将一个局部变量(String)从一个活动(MultiboxTracker (包含所需变量的字符串)传递给另一个(CameraActivity --传递变量)。
多盒追踪器的结构:
public class MultiBoxTracker extends AppCompatActivity {
...
public synchronized void draw(final Canvas canvas) {
...
(Here is the wanted St
Tensorflow lite中的NNAPI Delegate将共享内存用于图形的输入和输出张量。但是,共享内存池的名称是硬编码的("input_pool"和"otput_pool"): // Create shared memory pool for inputs and outputs.
nn_input_memory_.reset(
new NNMemory(nnapi_, "input_pool", total_input_byte_size));
nn_output_memory_.reset(
n
我必须在我正在做的课程中使用tensorflow,所以我试图安装它,但结果总是错误的。我尝试了不同的方法,离安装tensorflow更近的是将Anaconda Navigator中的左上角按钮"Applications on“更改为tf。结果是下一个 import tensorflow as tf
2021-01-04 14:36:46.204862: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:60] Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll
我一直在研究具有自定义指标的复杂Keras模型,最近我将其转换为tensorflow lite。模型并不完全相同,输出也不同,但是很难评估,因为输出是大小为128的张量。有没有办法在这个模型上运行我的自定义指标?我一直在使用Tf 1.14。下面是一些相关的代码。
# compiler and train the model
model.save('model.h5')
# save the model in TFLite
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model_file('model.h5',
我正在尝试制作一个模型的tflite文件,同时使用量化感知训练。我在keras中制作和训练模型,但在保存它时遇到了麻烦(https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/27880)。似乎不可能将图形保存为h5文件,然后将其转换为tflite文件,因此我尝试直接从会话中保存该文件。 当我这样做时,我得到的错误是输入和输出张量是不可迭代的: TypeError: Tensor objects are only iterable when eager execution is enabled. To iterate over this tensor
我对TensorFlow C++ API非常陌生,只想用C++构建一个非常简单的图表,并在C++ API中加载/测试它。下面是创建图形的python代码:
with tf.Session() as sess:
a = tf.placeholder(tf.float32, shape=[2,2], name='a')
b = tf.placeholder(tf.float32, shape=[2,2], name='b')
c = tf.matmul(a, b, name="c")
sess.run(tf.initial