我有一个经过训练的自定义Tensorflow模型，并希望通过Firebase MLKit在我的iOS应用程序中使用它。该模型是一个简单的4in-4out神经网络，具有一个隐藏层，如下所示。4个单独放置在房间中的源信号来预测在房间中设置的4个锚点中你离哪个最近。有了这个结果，我用python代码中的saved_model创建了一个tflite模型。Python中的输出</em
浏览 36提问于2019-01-31得票数 0
:当初始化ObjectDetector:移动SSD模型时发生错误，预计只有4个输出
-输出目录导出的模型/tflite
2.将保存的模型(.pb)转换为tfli
浏览 8提问于2021-03-05得票数 2
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我有一个运行线性回归模型的python脚本：import pandasfrom sklearn import linear_model
p = linear.predict(a)有什么建议吗？
浏览 0提问于2019-11-25得票数 2
我们在转换经过预先训练的Tensorflow模型时遇到了问题，我们将其作为以下文件snapshot_140.ckpt.meta对于tensorflow lite，当我们使用转换后的tflie文件进行预测时，所有的预测都在Nan而正常的tensorflow模型加载时给出了正确的回归预测。然后，将TFlite_c
浏览 1提问于2019-05-22得票数 2
使用TFlite文件并将其嵌入到实际的安卓应用程序中的步骤说明是什么？供参考，这是回归。输入将是一个图像，输出应该是一个数字。我已经看过了TensorFlow文档，但是他们并没有解释如何从头开始。
浏览 0提问于2019-01-23得票数 0
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在我使用我自己的图像数据集使用object_detection\model_main.py脚本重新训练了预先训练好的ssd移动网络v1模型后，我导出了两个.pb冻结图(使用export_inference_graph.py图形(使用export_tflite_ssd_graph.py脚本和tflite_convert)。--output_arrays=TFLite_Detection_PostProcess,TFLite_Detection_PostP
浏览 21提问于2019-03-17得票数 0
我已经被这个问题困扰了几天了，但是当我试图使用下面的代码将我的saved_model.pb文件转换为.tflite模型时，它会出现一个错误(下面的堆栈跟踪)。converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]open("converted_model.tfliteabove exception, another exception occurred:
Traceback (most
浏览 6提问于2020-08-30得票数 1
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与keras (h5)模型相比，Tensorflow的预测速度非常慢。这种行为在Colab和Windows 10系统上是相似的。我将标准的VGG16模型转换为有优化也有无优化(converter.optimizations = tf.lite.Optimize.DEFAULT)
tflite无优化(540 0.5 )预测时间:0
浏览 0提问于2021-04-01得票数 0
我已经使用TF2对象检测API训练了一个预模型(ssd_mobilenet_v2_fpnlite_640x640)，然后导出到一个中间SavedModel，然后使用以下教程将其转换为TFlite模型：经过多个小时的工作，我设法让我的模型在Python环境中进行预测，并在TF lite预制的iOS应用程序中运行。 然而，在尝试了许多导出和转换模型的方法后，我无法使模型</em
浏览 31提问于2020-09-09得票数 0
我们有一个从CustomVision.ai导出的模型(它支持导出TensorFlow .pb、TensorFlow Lite .tflite、保存的model .pp格式)。我们希望将此模型集成到一个现有的应用程序中，该应用程序使用TFLite对象检测API，该应用程序期望这些输入和输出：--output_arrays='T
浏览 11提问于2021-05-25得票数 0
1回答
我正在开发一个具有回归预测的深度学习模型。我创建了一个tflite模型，但是它的预测与原始模型不同，它们完全错误。以下是我的过程：model = Sequential()model.compile(loss='mean_squared_er
浏览 1提问于2018-07-27得票数 4
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我使用tensorflowjs_converter将tflite模型转换为tensorflowjs模型。存储库可以在web浏览器中下载，但在使用tensorflowjs_converter时失败。/web_model如果您能告诉我原因，或者您可以成功地从以下URL转换tflite模型，我将非常感激。非常感谢。
浏览 9提问于2021-08-18得票数 0
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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</em
浏览 7提问于2020-11-22得票数 1
2回答
我已经使用张量流对象检测API训练了我的自定义数据集。我运行我的“预测”脚本，它在GPU上运行得很好。现在，我想将模型转换为lite，并在板上运行，以检测我的自定义对象。我已经浏览了谷歌珊瑚委员会网站提供的文档，但我发现它非常令人困惑。如何在Google Coral Edge TPU板上转换和运行？谢谢
浏览 2提问于2020-01-21得票数 1
我正在尝试修改示例图像分类Android项目，可在
在导出tf包时，有一些python示例谢谢你的帮助。
浏览 1提问于2019-02-28得票数 0
在尝试了我在每个github上找到的所有解决方案之后，我无法找到一种方法将经过自定义训练的YOLOv3从黑网转换为tensorflow格式(keras，tensorflow，tflite)
有人成功地做过类似的事情吗？
谢谢。
浏览 1提问于2019-10-15得票数 1
1回答
我尝试从谷歌AutoML视觉培训模型导出一个tflite模型。我使用Python来管理数据和训练模型。不幸的是，我收到了一个错误，告诉我"400不支持的模型导出格式tflite for model“。即使我将模型元数据设置为 train_budget_milli_nod
浏览 4提问于2021-09-01得票数 0
我已经建立了一个自定义的tflite模型，它是从Keras hdf5模型转换而来的。但是当使用转换后的模型时，虽然进行预测时应用程序在android中崩溃，但当我使用从互联网下载的移动网络tflite模型时，该应用程序运行良好。我需要做哪些更改？问题是在模型转换还是在应用程序中？我尝试使用支持移动网络的tflite包的内置函数，
浏览 5提问于2019-08-26得票数 3
我如何将我的tflite模型添加到android上的mediapipe中。在我的模型中，我使用mediapipe手动跟踪获取点，并将这些点传递给我的模型来预测结果。我用移动相机捕捉图像并预测结果。请帮助我，如何将我的tflite模型导入到Manifest.java的手跟踪。
我不知道该怎么添加我的模型。我该在哪
浏览 11提问于2022-11-14得票数 0
我已经训练和测试它在python中使用预先训练的VGG-16模型改变顶部3层来训练我的测试图像，以加快我使用Tensorflow的训练过程。测试准确率为62%。我已经将我的模型的架构和权重保存在train_model.h5文件中。 现在我必须在Android手机上实现它。为此，我使用了Tensorflow-Lite，因为它适用于android手机。因此，我使用Tensorflow lite转换器方法将我的.h5文件转换为.tflite
浏览 33提问于2019-05-15得票数 3
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