我重新配置了输出层，以对两个类进行预测。Tflite模型置信度： 2.0677739E-5，0.9999794正如你所看到的，他们预测
浏览 3提问于2020-05-04得票数 0
我正在试图弄清楚如何保存来自tensorflow模型的预测掩码(输出)，这些模型已经在我的PC上转换为tf.lite模型。关于如何将其可视化或将预测的蒙版保存为.png图像的任何提示或想法。我尝试使用来自https://www.tensorflow.org/lite/guide/inference#load_and_run_a_model_in_python的tensorflow <e
浏览 6提问于2020-10-28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%。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文件。这是我在转换时所做的： from tensorflow.contrib import lite
converter=
浏览 33提问于2019-05-15得票数 3
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：
--input_arrays=normalized_input_image_tensor
浏览 11提问于2021-05-25得票数 0
我使用的是tensorflow-lite版本(https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/lite/java/demo谁能告诉我如何计算对象检测准确率或预测准确率运行时间对新的图像，同时使用它？ 知道如何根据原始的源训练/验证数据集找到准确性也会更好？ 任何帮助
浏览 17提问于2019-03-01得票数 2
我正在研究图像分类问题。我用python训练了我的CNN模型，然后把它转换成我的android应用程序的Tensorflow-Lite。在python中，读取图像的代码如下所示。我不会对这个图像进行任何正常化或任何其他操作。只是调整它的大小并预测它。lite的输入和输出细节：问题
但是当我尝试在android中使用我的模型时，它并没有给出预期的准确性。我认为我的图像或数据输入到tensorflow <em
浏览 5提问于2020-06-24得票数 2
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有没有办法安装一个轻量级的TensorFlow版本，只用于预测？由于我将只使用此Docker镜像进行预测，因此我猜一定有一种方法可以减少TensorFlow并只安装所需的模块。如果您知道TF lite或TF serving是否可以帮助我达到这一点，请告诉我如何。
浏览 7提问于2021-05-26得票数 1
我正在遵循https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/lite/micro/examples/person_detection/training_a_model.md的示例 我有不同的输入图像；但是，当使用相同的tflite模型/文件进行预测时，输出总是相同的
浏览 21提问于2020-10-28得票数 0
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1回答
我已经训练了一个TensorFlow模型，它需要我的RTX2080在每个动作上花费几秒钟(除了初始化模型所需的20-30秒)。我一直在考虑将其转换为在tensorflow lite上运行的iOS/Android应用程序，但除了将模型转换为tensorflow lite模型等技术挑战外，
我想知道这个在手机硬件上运行的可行性，即使是在一个相当现代的内置使用tensorflow lite构建iOS/Android应用程序的人能对性能和其他实际考虑因素发表
浏览 1提问于2019-10-31得票数 0
我用一些自定义的图像重新训练了这个模型，如“诗人指南”中所解释的那样。1.0橙1.40016e-08柠檬2.19029e-09
compile 'org.tensorflow:
浏览 2提问于2018-04-18得票数 0
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有一种方法可以将k近邻模型转换为tflite？我知道'.pb不保存数据集值，只存储图形和变量
浏览 2提问于2019-05-10得票数 2
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我用如下程序创建了新的模型：https://github.com/tensorflow/hub/blob/master/tensorflow_hub/tools/make_image_cl分类器/make_image_Classfier.py，经过整个训练过程，准确率超过93%，但是，我按如下方式运行程序来测试模型：https://github.com/tensorflow/tensorflow
浏览 47提问于2019-12-10得票数 0
是否可以使用Tensorflow上的帮助，仅使用Java上的Android工具来创建此应用程序
浏览 17提问于2019-06-20得票数 1
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使用预先训练的Keras图像分类器尝试TensorFlow Lite，在将H5转换为tflite格式之后，我的预测会变得更糟。这是预期的行为(例如重量量化)，bug，还是我在使用解释器时忘记了什么？, decode_predictionsmodel.save(f'{model.name}.h5')
浏览 1提问于2018-08-22得票数 1
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如何正确地将Lenet模型(输入32x32、5层、10个类)转换为Tensorflow Lite？我使用了这行代码，但它给了我非常糟糕的信心，在安卓，。所有的信心都在0.1左右，或10%左右。这是我使用的代码converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_modeltflite_model = converter.convert()
open("converted_mod
浏览 6提问于2020-06-20得票数 2
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什么是*.tflite模型输出
、、、、
这是我在Android Studio上导入的tensorflow Lite模型的代码：
输出是6个元素的浮动数组，但我想要的是慷慨元素的索引，我尝试了下面的代码：
对吗?？我每次预测都会得到相同的输出1-
浏览 0提问于2021-04-01得票数 0
问题使用bitmapOut.copyPixelsFromBuffer会得到错误的值。另外，如果不使用NormalizeOp对图像进行规范化，则会获取所有0值。因此，目前-我使用NormalizeOp，在推断之后，我一个一个地“去”输出，但这需要非常长的时间。如何有效地将单个图像输入到TensorFlow Lite解释器中，并获得单个图像返回
信息
浏览 2提问于2020-04-11得票数 0
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1回答
.lite和.tflite格式(TensorFlow格式)有什么区别？如果没有区别，为什么会有两个呢？
除了这个问题，我似乎无法将带有.lite扩展文件的模型上传到Firebase工具包。
浏览 0提问于2018-08-31得票数 4
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我想问一下tensorflowlite输入图像是否只支持300x300？那么，除了300x300输入图像之外，是否还有其他输入无法被tensorflowlite>识别？
浏览 2提问于2020-04-30得票数 0
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