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珊瑚边TPU的三维卷积模型？
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我刚刚买了一个Google Coral USB加速器来学习ML，而不是花很多钱买一台新的PC/GPU (我还有一台2014年的Macbook Air，它慢得可笑)这个模型与我到目前为止一直在使用的任何Coral CV示例都有很大的不同。我运行的所有方法都采用单个帧作为输入，但这种方法需要将一组帧一起传递给模型。我正在尝试弄清楚EdgeTPU是否支持这
浏览 11提问于2020-06-08得票数 2
我正在尝试使用最新的tf-nighlty来转换一个基于mobilenetv2和转置卷积的模型。在google中)；但是它有量化和末端的去量化操作符(如使用)。代表的数据集图像是生成器中的float32，该模型默认有一个4通道的float32输入。看来，我们需要一个UINT8输入和输出内部模型珊瑚TPU。我们如何才能妥善地进行这一转变？”，同时尝试量化最新Tf1.15(使用代表性数据
浏览 8提问于2020-02-17得票数 0
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我从Custom Vision下载了一个tensorflow模型，并希望在珊瑚tpu上运行它。因此，我将其转换为tensorflow-lite，并应用混合训练后量化(据我所知，这是唯一的方法，因为我无法访问训练数据)。你可以在这里看到代码：当我尝试为边缘tpu编译它时，我得到了以下结果： INFO: InitializedInvalid model: model.tflite
Mode
浏览 3提问于2019-08-11得票数 2
我正在尝试使用Google edgetpu_compiler将两个现有的tflite模型合并成一个，跟踪。我正在使用谷歌的两个。此错误指示已为Coral设备编译模型。事实上，这些模型已经为Edge TPU编译好了，但我正在尝试将这两种模型结合起来。我是做错了什么，还是组合边缘TPU模型不受支持？下面是我正在运行的命令和输出： mobilenet_ssd_v2_coco_quant_po
浏览 3提问于2019-10-21得票数 0
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我试图评估一个Raspberry Pi性能与谷歌Google设备，但没有它的图像分类任务上的视频文件。我已经设法使用边缘TPU USB设备来评估性能。tensorflow代码来运行推断时，它会给我一个错误，告诉我我需要插件这个设备：具体而言，我所做的是使用珊瑚设备对视频进行推理，并保存视频中的每一帧，以测试硬件。pycoral.utils.edgetpu import ma
浏览 4提问于2021-07-16得票数 0
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我使用的是ubuntu 18.04，在一个珊瑚连接的远程主机上。码头集装箱取自 (21.09-tf2-py3)。我试图从TPU模型中得到推论，但是在初始化TF Lite解释器时被塞住了：获取此错误：我检查了珊瑚的连接没事的。我试着查看/
浏览 9提问于2022-07-06得票数 0
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对于Tensorflow来说，我是完全陌生的，我创建了一个对象检测模型(.pb和.pbtxt)，它使用我在TensorFlow动物园发现的'faster_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28‘模型。它的工作很好的窗口，但我想使用这种模式谷歌珊瑚边缘TPU。如何将冻结的模型转换为edgetpu.tflite量化模型？
浏览 2提问于2020-06-24得票数 0
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我在珊瑚板上的一些小探测中遇到了麻烦，我决定使用滑动窗口来切割小样本图像中的图像。但是，如何将其获取到只允许一个图像通过的edge_tpu模型呢？在转换为TFlite模型时，是否仍然要更改批处理输入？
我用对象检测API训练了我的模型。
浏览 0提问于2020-06-29得票数 1
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真的有可能在Coral上运行tflite模型吗？用于BasicEngine状态的珊瑚文档：model must be compiled for the Edge TPU; otherwise, it simply executes on the host我尝试运行转换为tflite的Keras，并且故意不为边缘-tpu编译，但得到了以下错误 File "estimate.py",
浏览 1提问于2019-06-27得票数 1
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我想不出如何使用python在珊瑚加速器上调用我的.tflite模型。
.tflite模型是从一些示例代码生成的。我尝试了edgetpu.basic.basic_engine.BasicEngine()，将模型数据类型从numpy.float32更改为numpy.uint8，但这并没有帮助。我是一个完全的初学者与TensorFlow，只是想使用我的tpu作为母校。One matrix can be constant for my us
浏览 0提问于2019-06-02得票数 0
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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
我有一个很容易回答的问题。但是对边缘TPU编译器的要求是：“张量要么是1-，2-，或者是三维。如果一个张量有超过3维，那么只有最里面的三个维度的尺寸可能大于1。”()提前谢谢你
浏览 1提问于2019-08-15得票数 1
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我有Coral AI usb TPU，我成功地运行了入门示例，部署了已经编译/训练过的示例模型(图像分类)，并在TPU上运行了一个鹦鹉图像推理：
python3 examples/classify_image.py如果我的理解是正确的，那么示例mobilenet_v2_1.0_224_inat_bird_quant_edgetpu.tflite是一个包含those模型的文件，该模型是量化的，并为e
浏览 14提问于2022-04-28得票数 0
在珊瑚上编译嵌入式提取器时出错嵌入式提取器的创建tflite_convert \--input_arrays=input \
浏览 0提问于2019-05-02得票数 0
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我有一个'mobilenet_v2_1.0_224_quant_edgetpu.tflite‘模型，我想运行与谷歌珊瑚边缘TPU。当我试图运行模型时，它失败了。我使用的是一个标准的树莓派V2相机。可能的原因是什么(内存不足、TPU损坏、模型准备不当)？怎样才能知道边缘TPU是否正常工作？我怎么才能修复它？
浏览 0提问于2020-06-19得票数 0
我正在尝试让一个Mobilenetv2模型(对我的数据的最后一层进行再训练)在Google edge TPU Coral上运行。我遵循这个虚拟的https://www.tensorflow.org/lite/performance/post来做训练后的量化。我会得到以下输出： edgetpu_compiler Notebooks/MobileNetv2_3class_visit_split_best-val-
acc.h5.
浏览 50提问于2019-07-28得票数 8
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我有一个网络，它接受一个256x256x128输入图像，它有一堆三维卷积层和三维转置卷积层，最终成为128x128x64重建图像。我希望网络能够“交叉参照”，比如左上角的区域和右下角的区域，以帮助重建。但是由于网络是纯粹的卷积(以及批规范和relus)，最小的层只有128,128,64，内核大小是最大
浏览 0提问于2022-11-03得票数 0
我是NLP和深度学习的新手，所以我有(可能)一个非常基本的问题。 loss = 'binary_crossentropy',
metrics = ['accur
浏览 0提问于2020-04-06得票数 1
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这些天来，我试图跟踪一个错误的部署TF模型与TPU的支持。
对于最后一点，我使用了TFLite转换器的</e
浏览 0提问于2019-07-17得票数 31
我正在使用谷歌珊瑚板。我正在使用的脚本可以在这里找到：问题是，我有许多模型，如果我开始运行所有模型，该文件将被覆盖。所以我想把模型的名字附上去。例如：file_inference_timefile_inference_ti
浏览 3提问于2020-05-05得票数 0
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