问题描述： 在使用pdfbox将pdf转image时在转换后的图片出现了一些粗粗的黑线，起初以为是pdfbox的bug，经过一系列的验证发现发生问题的根本原因在jai-imageio-jpeg2000这个...问题图如下： 使用jar包如下: org.apache.pdfbox...artifactId>jai-imageio-jpeg2000 1.3.0 问题解决...questions/41977536/black-stain-when-extracting-page-to-image-on-pdfbox-2-0-4 通过上面的解决方法，我修改了一个image2000的源码...： https://github.com/WeaveOwn/jai-imageio-jpeg2000.git 将上面的源码clone下来进行后打成jar引入即可解决问题
前言Tensorflow2之后，训练保存的模型也有所变化，基于Keras接口搭建的网络模型默认保存的模型是h5格式的，而之前的模型格式是pb。...Tensorflow2的h5格式的模型转换成tflite格式模型非常方便。...通过上面得到的mobilenet_v2.h5模型，我们需要转换为tflite格式的模型，在Tensorflow2之后，这个转换就变动很简单了，通过下面的几行代码即可完成转换，最终我们会得到一个mobilenet_v2...)# 生成非量化的tflite模型converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)tflite_model = converter.convert...如果保存的模型格式不是h5，而是tf格式的，如下代码，保存的模型是tf格式的。
Lite在Android手机上实现图像分类 前言 Tensorflow2之后，训练保存的模型也有所变化，基于Keras接口搭建的网络模型默认保存的模型是h5格式的，而之前的模型格式是pb。...Tensorflow2的h5格式的模型转换成tflite格式模型非常方便。...通过上面得到的mobilenet_v2.h5模型，我们需要转换为tflite格式的模型，在Tensorflow2之后，这个转换就变动很简单了，通过下面的几行代码即可完成转换，最终我们会得到一个mobilenet_v2...) # 生成非量化的tflite模型 converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model) tflite_model = converter.convert...如果保存的模型格式不是h5，而是tf格式的，如下代码，保存的模型是tf格式的。
下载我的示例代码并执行以下操作： 在 colab 中运行：使用 tf.keras 的训练模型，并将 keras 模型转换为 tflite（链接到 Colab notebook）。..." keras.models.save_model(model, keras_model) 将keras模型转换为tflite 当使用 TFLite 转换器将 Keras 模型转换为 TFLite...格式时，有两个选择- 1）从命令行转换，或 2）直接在 python 代码中转换，这个更加推荐。...否则，当它在你的 Android 应用程序上不能工作时，你无法分清是你的 android 代码有问题还是 ML 模型有问题。...过程中的挑战 以下是你可能遇到的挑战： 在 tflite 转换期间，如果出现「tflite 不支持某个操作」的错误，则应请求 tensorflow 团队添加该操作或自己创建自定义运算符。
这是一篇对手册性质的文章，如果你刚好从事AI开发，可以参考这文章来进行模型转换。...Keras转TFLite需要三个过程， Keras 转 Tensorflow 固化 Tensorflow 网络到 PB(Protocol Buffer) PB 转 TFLite Keras 网络构成 Keras...网络有一个文件(正常情况) *.h5 它是HDF5格式文件，同时保存了网络结构和网络参数。...一个完整的神经网络由这两部分构成，Tensorflow 在保存时除了这两个文件还会在目录下自动生成 checkpoint， checkpoint的内容如下，它只记录了目录下有哪些网络。...而 output_arrays 跟转换成 PB 时的参数 --output_node_names 是一样的。
最近在使用PowerDesigner建模数据库，在使用中积累了一些遇到的问题和解决办法，记录下来，希望对遇到同样问题的朋友有所帮助。...但是概念模型太抽象，物理模型太具体，于是在PowerDesigner15版本之后出现了“逻辑模型”，能够从概念模型和物理模型各自的角度上都容易理解。...在生成物理模型时，遇到了以下几个问题： 一.在选择生成SQL Server 2005或者SQL Server 2008时，没有将Date类型和Time类型转化为Date类型和Time类型，而是转化为了DateTime...4.回到逻辑模型，重新生成物理模型，即可。 二、生成的物理模型默认情况下模型验证不通过，“Constraint name uniqueness”，生成的外键名时单词简略的有点奇怪。...三、默认生成的主键是非聚集索引，应该默认是聚集索引。 这个问题比较麻烦，不知道为什么生成的主键索引是非聚集索引，但是简单的改法也是与上面操作类似。
另外每个数据集对应的参数param.json文件对应的什么 ? ? 找不到那个文件，没办法，把另一个文件夹的文件拷贝过去了 ? 再运行： ?
这个问题的讨论最初来自公司内部邮件，我只是把这个问题的讨论内容记录下来。...有一些项目组在定位问题的时候发现，在使用 “for(x in array)” 这样的写法的时候，在 IE 浏览器下，x 出现了非预期的值。...如果自定义了 Array.prototype.indexOf 方法（譬如源于某 prototype 污染），也许是因为老版本 IE 浏览器并不支持 array.indexOf 方法，而开发者又很想用，那么这样的浏览器可能会出现这样的问题...解决方法很简单，要么别添加这个方法，要么用 “for (i=0; i 的循环等等。 但是问题的本质呢？...的循环时的问题，因为 JavaScript 没有代码块级别的变量，所以这里的 i 的访问权限其实是所在的方法。
（即人在纸上画好的简笔画），但是发现识别准确率很差，后来用H5版的手绘画布转换成图片来识别也发现准确率跟摄像头数据识别一样差，而用像素数据则准确率高 原因在数据集的介绍里面也有说到：https://github.com...运行完这个示例默认下载的是model.tflite，我们要借助这个示例做修改转换成浏览器可用的模型，需要下载转换成tflite版本前的saveModel，即saved_model.pb 图片.../web_model 图片 此示例训练的模型可以识别物体的位置轮廓，但需要训练时自己标注训练的图片中物体的轮廓 图片 所以训练标注文字轮廓的模型会麻烦得多 B、 通过本地python训练模型...2、转换模型 当需要在网页上检测时就需要把上面生成的.h5后缀的Keras模型转换格式为以下两种tensorflowjs支持的模型 LayersModel 和 GraphModels 的主要区别在于：...，虽然没这报错了，但是会出现result.map is not defined 训练模型时进行转换输入缩放转换类型，tf.keras.layers.experimental.preprocessing.Rescaling
:\Program Files\Java\jre6\lib\i386\jvm.cfg') jdkerror 前些日子装了个jdk7试了试，后来做项目需要换成jdk6，安装完jdk6，设置完环境变量后出现问题...运行java -version出现Error: could not open `C:\Program Files\Java\jre7\lib\i586\jvm.cfg')，运行javac -version...则是正常的javac 1.6.0_32。
Ubuntu v14.04安装时黑屏处理 问题描述：Ubuntu使用光盘/USB安装时，出现"install ubuntu/ try ubuntu without...installation"选择，但是Enter安装时，显示器显示没有信息，进行休眠 原因分析：由于ubuntu对于显卡支持有问题，需要手动添加显卡驱动选项 解决办法：...一、安装时，选择"install ubuntu"后，按"e"进入编辑模式，进入命令行模式, 然后去掉"--"后，依照不同显卡进行不同显卡驱动选项的添加 1.Intel 82852/82855...radeon.modeset=0 xforcevesa [DELL T3400显卡为Nvidia FX580，选择nomodeset] F10安装 二、当安装结束后，启动系统出现黑画面...''' 并在后面加上对应的字。
Netron是神经网络，深度学习和机器学习模型的可视化工具（viewer）。...Netron 支持目前大多数主流深度学习框架的模型，如下所示： ONNX（.onnx，.pb） Keras（.h5，.keras） CoreML（.mlmodel） TensorFlow Lite（.tflite...但但但，唯独缺了PyTorch模型文件，这是啥个意思？ Netron Windows端软件使用教程 话不多说，下面以Windows版本的Netron软件举例，来展示一下该软件的"硬实力"。...下面是xxx.meta的部分可视化截图（xxx是哪个模型呢？你可以猜一下） ?...Netron supports ONNX (.onnx, .pb), Keras (.h5, .keras), CoreML (.mlmodel) and TensorFlow Lite (.tflite
该模型可以是任何东西，从tf.keras自定义训练模型到从 TF 本身获取的预训练模型。 TFLite 入门 使用 TFLite 的第一步是选择要转换和使用的模型。...这包括使用预训练的模型，定制训练的模型或微调的模型。 TFLite 团队提供了一组预训练和预转换的模型，可以解决各种机器学习问题。 这些包括图像分类，对象检测，智能回复，姿势估计和分割。...通过将模型优化属性设置为带有tf.lite.Optimize.OPTIMIZE_FOR_SIZE的列表，可以在将 TF 模型转换为 TFLite 模型时完成此操作。...可以通过三种方式将 TF 模型转换为 TFLite 模型：从已保存的模型，tf.keras模型或具体函数。...这是一个内置的训练循环，可处理训练的所有方面，并为各种 Keras 提供统一的接口… 转换时要注意的其他事项 从 TF 1.x 迁移到 TF 2.0 时，还需要进行其他几个主要转换。
挑战点： • 在模型压缩的过程中，如何在保持模型精度的同时降低模型大小。 • 实现轻量级模型时，如何减少运算资源的消耗而不影响用户体验。...• 同时，使用 ONNX 格式可以帮助模型在不同框架和平台间迁移，但在转换过程中，可能遇到精度下降或者其他兼容性问题。...我特别喜欢它的 API 设计，它让复杂的模型推理工作变得直观易懂。通过一些工具和指南，轻松就能将 Keras 模型转换为 .tflite 文件并集成到 Android 项目中。...尽管这个技术非常方便，但在模型从一个框架转换到另一个框架时，遇到了一些兼容性问题，例如某些层的行为与期望不符，需要进行额外调整。不过总体来说，ONNX 确实大大简化了跨平台的部署工作。...总体来说，使用 TensorFlow Lite 和相关技术时，虽然面临一些技术难点和挑战，但让我更加深入了解了移动端机器学习应用开发的核心技巧。 有任何问题欢迎提问，感谢大家阅读 :)
然而，许多开发者在实际操作中会遇到模型推理速度慢的问题，影响了应用的整体性能和用户体验。...详细介绍 模型推理速度慢 模型复杂度的影响 模型复杂度是影响推理速度的重要因素之一。过于复杂的模型在推理时需要更多的计算资源，从而导致速度变慢。...它可以将复杂的TensorFlow模型转换为更小、更高效的格式，从而提升推理速度。...import tensorflow as tf # 将模型转换为TensorFlow Lite格式 converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model...(optimized_model) tflite_model = converter.convert() # 保存转换后的模型 with open('optimized_model.tflite',
可用于评估转换器优化的代表性数据集。例如，转换器可以使用这些例子来估计(最小，最大)范围校准模型的输入。这可以允许转换器量化转换后的浮点模型。...当FakeQuant节点的位置阻止转换图形所需的图形转换时使用。结果生成与量化训练图不同的图，可能导致不同的算术行为。...一组OpsSet选项，指示要使用哪个转换器。(默认设置((OpsSet.TFLITE_BUILTINS)))optimizations:实验标志，可能会更改。转换模型时要应用的优化列表。...keras模型文件。参数：model_file:包含tf的HDF5文件的完整文件路径。keras模型。input_arrays:用于冻结图形的输入张量列表。...keras模型文件。
关于 TinyMaix TinyMaix是面向单片机的超轻量级的神经网络推理库，即TinyML推理库，可以让你在任意单片机上运行轻量级深度学习模型~ 设计原则：易用性 > 移植性 > 速度 > 空间 核心代码少于...)少于3KB 低内存消耗，甚至Arduino ATmega328 (32KB Flash, 2KB Ram) 都能基于TinyMaix跑mnist(手写数字识别) 支持INT8/FP32/FP16模型...，实验性地支持FP8模型，支持keras h5或tflite模型转换 支持多种芯片架构的专用指令优化: ARM SIMD/NEON/MVEI，RV32P, RV64V 友好的用户接口，只需要load.../run模型~ 支持全静态的内存配置(无需malloc) XR806 测试 mnist TinyMaix XR806 Port 首先，仓库地址： https://github.com/YuzukiHD...mbnet128 (Flash XIP) no Cache O0 CPU 2 134 459 844 42530 O1 CPU 1 104 453 712 35576 make menuconfig 的时候可以找到配置项
以下是训练模型的代码：import tensorflow as tf# 加载MNIST数据集mnist = tf.keras.datasets.mnist(x_train, y_train), (x_test..., y_test))# 保存模型model.save('mnist_model.h5')步骤三：模型转换为了在嵌入式设备上运行，我们需要将模型转换为TensorFlow Lite格式。...以下是转换模型的代码：import tensorflow as tf# 加载模型model = tf.keras.models.load_model('mnist_model.h5')# 转换为TensorFlow...保存转换后的模型with open('mnist_model.tflite', 'wb') as f: f.write(tflite_model)步骤四：在嵌入式设备上运行模型我们可以使用TensorFlow...Lite：pip install tflite-runtime运行模型： 在Raspberry Pi上创建一个Python脚本（如run_model.py），并将上述运行模型的代码复制到该脚本中。
TFLite 测 试 为了测试转换后的模型，我生成了一组大约 1000 个输入张量，并为每个模型计算了 PyTorch 模型的输出。...在相同的输入下，平均误差反映了在相同的输入下，转换后的模型输出与原始 PyTorch 模型输出相比有多大的不同。 我决定将平均误差小于 1e-6 的模型视为成功转换的模型。...据我所知，TensorFlow 提供了 3 种方法来将 TF 转换为 TFLite：SavedModel、Keras 和具体函数。...原来，TensorFlowv1是支持从冻结图进行转换的！我决定在剩下的代码中使用v1API。 在运行转换函数时，出现了一个奇怪的问 p 题，它与protobuf库有关。...但是，我的麻烦并没有就此结束，更多的问题出现了。 其中之一与名为“ops”的东西有关（一个带有“Ops that can be supported by the Flex.”的错误消息）。
使用Rotativa，底层使用wkhtmltopdf 组件进行转换，使用过程中也遇到一些问题，记录下： 首先，如果页面中有资源文件，需要使用的路径问题，必须使用全路径，http：//xxxxx。...如下图所示： 所以必须在渲染之前对unicode码进行转换，换成中文即可 得到数据之后进行转换 1 for (var i = 0; i < series.length; i++) { 2 3 series...[i]["name"] = Unicode2Native(series[i]["name"]); 4 5 } 转换函数： 1 function Unicode2Native(origCode) {
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