关于Tensorflow Lite Converter的tensorflow指南指出,推荐使用TFLiteConverter.from_saved_model()而不是TFLiteConverter.from_keras_model()。 为什么要推荐呢? 这对于将Keras模型转换为TfLite意味着什么(当SavedModel不存在并且不是必需的时候)。我们是否应该仍然将Keras模型作为SavedModel保存到临时文件夹中,并使用.from_saved_model()转换为TfLite
我还没有找到任何可以使用的预训练lstm模型。tfLite是否提供了任何预训练的lstm模型?我试图创建tflite模型,但在转换时遇到问题?你能提供准确的脚本来创建tfLite模型吗?tfLite有没有用最新版本创建tfLite LSTM模型的脚本?这是我用来创建tfLite模型的脚本。但它不起作用。 import numpy as np
import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential()
# Add an Embedding layer expecting input vocab of size 1000, and
# out
似乎训练后量化对某些模型结构有效,而对其他模型结构无效。例如,当我运行我的代码时 model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
keras.layers.Dense(10)
])
# Train the digit classification model
model.compile(optimizer='adam',
los
我尝试使用以下代码将Keras文件(.h5)中的模型转换为TensorFlow Lite文件(.tflite): # Save model as .h5 keras file
keras_file = "eSleep.h5"
model_save = tf.keras.models.save_model(model,keras_file,overwrite=True,include_optimizer=True)
# Export keras file to TensorFlow Lite model
converter = tf.lite.TFLiteConverter.
我尝试使用以下代码将下面的keras模型转换为tflite,以便托管在移动平台中。我已经安装了tensorflow version=1.12 python version=3.6.7 keras version=2.2.4,当我运行这段代码时,我得到了以下错误。
tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model_file(keras_file)转换器= AttributeError:模块'tensorflow‘没有属性'lite'
造成这一错误的原因是什么,以及如何解决?
from keras.preprocessing.image im
我目前使用此脚本将我的H5模型转换为TFLite:
# CONVERTING TO TFLITE FORMAT
g.save(os.path.join(save_dir, 'full_generator_{}_{}.h5'.format(epoch_number, current_loss)), include_optimizer=False)
model = tf.keras.models.load_model(
os.path.join(save_dir, 'full_generator_{}_{}.h5'.format(
我正在尝试创建一个tensorflow文本多类分类模型。我主要是从这里复制代码:
在tensorflow中,一切看起来都很好,但是当我试图将保存h5模型转换为Tensorflow Lite时,我得到了以下错误:
ValueError: None is only supported in the 1st dimension. Tensor 'embedding_input' has invalid shape '[None, None]'.
这就是我的代码的样子:
vocab_size = 15000 # of words in dictionary
model
我一直在研究具有自定义指标的复杂Keras模型,最近我将其转换为tensorflow lite。模型并不完全相同,输出也不同,但是很难评估,因为输出是大小为128的张量。有没有办法在这个模型上运行我的自定义指标?我一直在使用Tf 1.14。下面是一些相关的代码。
# compiler and train the model
model.save('model.h5')
# save the model in TFLite
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model_file('model.h5',
Tensorflow版本- 1.14.0 Python版本- 3.7.5
这是我创建的模型
from tensorflow import keras
import tensorflow.python.keras.backend as K
from tensorflow.python.keras import callbacks
from tensorflow.python.keras import Sequential
from tensorflow.python.keras.models import Model
from tensorflow.python.keras.layers imp
我正在尝试使用以下代码将我的Keras hdf5文件转换为TensorFlow精简文件: import tensorflow as tf
# Convert the model.
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model("/content/best_model_11class.hdf5")
tflite_model = converter.convert()
# Save the TF Lite model.
with tf.io.gfile.GFile('model.tflite',
我正试图在智能手机上的应用程序上运行TensorFlow模型。首先,利用有限差分法对模型进行数值训练,并用TensorFlow.Keras建立模型层。我使用了TensorFlow V2.x并在服务器上保存了经过训练的模型。之后,应用程序将模型下载到智能手机的内部内存中,并使用"MappedByteBuffer“加载到解释器中。在此之前,一切都正常工作。
问题是在解释器无法读取和运行模型。我还在build.gradle上添加了所需的依赖项。
python:中到tflite模型的转换代码
from tensorflow import keras
from keras.models imp
我把角兰花的模型改成了斜纹。我把模型转换成这样
from keras import backend as K
from keras.models import load_model
from keras.engine.base_layer import Layer
import tensorflow as tf
# This line must be executed before loading Keras model.
K.set_learning_phase(0)
# custom layer
class Mish(Layer):
'''
Mis