我目前正在我的iOS应用程序中使用Swift版本的Tensorflow。我的模型工作得很好,但是我很难将数据复制到第一张张量中,所以我可以使用神经网络来检测数据。
我咨询了,它们的代码如下所示:
他们正在使用一些扩展:
extension Array {
/// Creates a new array from the bytes of the given unsafe data.
///
/// - Note: Returns `nil` if `unsafeData.count` is not a multiple of
/// `MemoryLay
我遇到了一个问题,一些numpy数组不能使用cv.fromarray()转换为cvMat。似乎每当numpy数组被转置时,问题就会发生。
import numpy as np
import cv
# This works fine:
b = np.arange(6).reshape(2,3).astype('float32')
B = cv.fromarray(b)
print(cv.GetSize(B))
# But this produces an error:
a = np.arange(6).reshape(3,2).astype('float32'
我很难在Objective-C中创建一个非常简单的使用苹果的Objective-C的例子。我已经使用python创建了一个模型文件,该文件现在非常简单:
coreml_model_svm = coremltools.models.MLModel("svm.mlmodel")
test_x = [1.0 for x in range(160)]
predictions_coreml_svm = coreml_model_svm.predict({"input":test_x})
我想在Objective-C中复制以上三行。我知道我的数据必须是一个MLMultiAr
我正在尝试开发一个图像分割应用程序,并在我的coreml模型中处理实时摄像头视图。然而,我发现输出有些缓慢。使用遮罩预测的摄影机视图速度较慢。下面是我的视觉管理器类,用于预测像素缓冲区和函数,调用该类在继续进行相机输出之前转换为颜色。以前有没有人遇到过这个问题?你有没有看到我的代码中有一个错误导致速度变慢? Vision Manager类: class VisionManager: NSObject {
static let shared = VisionManager()
static let MODEL = ba_224_segm().model
private lazy var pr
我正在使用Google上的CUML 0.10.0库中的随机森林回归模型,并且在获取模型预测时遇到了困难。在模型训练成功结束后,我使用(.predict)方法对一个非常大的数组(41697600,11)进行推理。但是,我收到以下错误:
TypeError: GPU predict model only accepts float32 dtype as input, convert the data to float32 or use the CPU predict with `predict_model='CPU'`.
即使将输入numpy数组的dtype转换为float32并在