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keras .h5移动端的.tflite文件实现方式

以前tensorflow有bug 在winodws下无法,但现在好像没有问题了,代码如下 keras 下的mobilenet_v2成了tflite from keras.backend import...(model_file=input_graph_name) converter.post_training_quantize = True #在windows平台这个函数有问题,无法正常使用 tflite_model...() open("converted_model.tflite", "wb").write(tflite_model) 但我用的keras 2.2.4版本会报下面错误,好像说是新版的keras把relu6...converter.convert() open("newModel.tflite", "wb").write(tflite_model) 看到生成的tflite文件表示保存成功了 也可以这么查看tflite网络的输入输出...’ , ‘quantization’: (0.0, 0)}] 两个shape分别表示输入输出numpy数组结构,dtype是数据类型 以上这篇keras .h5移动端的.tflite文件实现方式

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TensorFlow 2.0 快速入门指南:第一部分

, numpy=8.0> 张量转换为 NumPy/Python 变量 如果需要,可以张量转换为numpy变量,如下所示: print(t2.numpy()) 输出将如下所示: [[[ 0\. 1\....from_tensor_slices()方法 NumPy 数组换为数据集。 注意batch()和shuffle()方法链接在一起。... NumPy 数组与数据集结合使用 首先让我们看一些简单的例子。...OHE 示例 1 在此示例中,我们使用tf.one_hot()方法十进制值5换为一个单编码的值0000100000: y = 5 y_train_ohe = tf.one_hot(y, depth=...接下来,我们进一步讨论激活函数。 激活函数 重要的是要注意,神经网络具有非线性激活函数,即应用于神经元加权输入之和的函数。 除了平凡的神经网络模型外,线性激活单元无法输入层映射到输出层。

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keras doc 9 预处理等

:布尔值,输入除以数据集的标准差以完成标准化 samplewise_std_normalization:布尔值,输入的每个样本除以其自身的标准差 zca_whitening:布尔值,对输入数据施加ZCA...时生效 save_format:"png"或"jpeg"之一,指定保存图片的数据格式,默认"jpeg" _yields:形如(x,y)的tuple,x是代表图像数据的numpy数组.y是代表标签的numpy...(), lower=True, split=" ") 本函数一个句子拆分成单词构成的列表 参数 text:字符串,待处理的文本 filters:需要滤除的字符的列表或连接形成的字符串,例如标点符号。...默认值为base_filter(),包含标点符号,制表符和换行符等 lower:布尔值,是否序列设为小写形式 split:字符串,单词的分隔符,如空格 返回值 字符串列表 ---- one-hot编码...=True, split=" ") Tokenizer是一个用于向量化文本,或文本转换为序列(即单词在字典中的下标构成的列表,从1算起)的类。

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ValueError: Error when checking : expected input_1 to have 4 dimensions, but got

这个错误通常出现在我们使用深度学习框架如TensorFlow或Keras进行图像处理时。问题描述这个错误的具体描述是:期望的输入数据应该具有4个维度,但实际传入的数组形状只有(50, 50, 3)。...为了适应深度学习模型的输入要求,我们需要将图像数据转换为4维张量。 在这个具体的错误中,我们可以看到输入数据的形状是(50, 50, 3),意味着这是一个50x50像素的彩色图像。...通过使用np.expand_dims()、np.reshape()或np.newaxis等方法,我们可以输入数据转换为4维张量,从而解决这个错误。...接下来,我们定义了一个50x50x3的输入数据input_data。我们使用三种方法之一(np.expand_dims()、np.reshape()或np.newaxis)输入数据转换为4维张量。...np.expand_dims()函数在深度学习任务中经常用来对输入数据进行预处理,特别是在图像分类任务中,可以用于一维的图像数据转换为四维张量,以满足模型的输入要求。

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在TensorFlow 2中实现完全卷积网络(FCN)

Keras中,输入批次尺寸是自动添加的,不需要在输入层中指定它。由于输入图像的高度和宽度是可变的,因此输入形状指定为(None, None, 3)。...确定最小输入尺寸的尝试和错误方法如下: 确定要堆叠的卷积块数 选择任何输入形状以说出(32, 32, 3)并堆叠数量越来越多的通道的卷积块 尝试构建模型并打印model.summary()以查看每个图层的输出形状...在传统的图像分类器中,图像调整为给定尺寸,通过转换为numpy数组或张量将其打包成批,然后这批数据通过模型进行正向传播。在整个批次中评估指标(损失,准确性等)。根据这些指标计算要反向传播的梯度。...无法调整图像大小(因为我们失去微观特征)。现在由于无法调整图像的大小,因此无法将其转换为成批的numpy数组。...现在可以轻松地将其转换为numpy数组或张量,并将其传递给fit_generator()。该模型会自动学习忽略零(基本上是黑色像素),并从填充图像的预期部分学习特征。

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《机器学习实战:基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练

原因是函数tf.transpose(t)所做的和NumPy的属性T并不完全相同:在TensorFlow中,是使用置数据的复制来生成张量的,而在NumPy中,t.T是数据的置视图。...然后超参数存为属性,使用keras.activations.get()函数(这个函数接收函数、标准字符串,比如“relu”、“selu”、或“None”),activation参数转换为合适的激活函数...在这个例子中,输出输入的形状相同,除了最后一维被替换成了层的神经元数。在tf.keras中,形状是tf.TensorShape类的实例,可以用as_list()转换为Python列表。...图12-3 自定义模型案例:包含残差块层,残块层含有跳连接 输入先进入一个紧密层,然后进入包含两个紧密层和一个添加操作的残差块(第14章会看见,残差块输入输出相加),经过3次同样的残差块,再通过第二个残差块...TF 函数规则 大多数时候,Python函数转换为TF函数是琐碎的:要用@tf.function装饰,或让Keras来负责。

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Python人工智能 | 十七.Keras搭建分类神经网络及MNIST数字图像案例分析

import numpy as np from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models...X_train.reshape(X_train.shape[0], -1) / 255 每个像素点进行标准化处理,从0-255换成0-1的范围。..., input_dim=784),它将传入的784换成32个输出 该数据加载一个激励函数Activation(‘relu’),并转换成非线性化数据 第二层为Dense(10),它输出为10个单位。...同时Keras定义神经层会默认其输入为上一层的输出,即32(省略) 接着加载一个激励函数Activation(‘softmax’),用于分类 # Another way to build your neural...""" import numpy as np from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models

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深度学习入门(一),从Keras开始

(官网:https://keras.io/) Keras是一个高层神经网络API,支持快速实验,能够把你的idea迅速转换为结果,如果有如下需求,可以优先选择Keras: a)简易和快速的原型设计(keras...4.基本概念 以下部分可以参考:数据之python深度学习框架与机器学习框架要点与实战整理 1)符号计算 Keras的底层库使用Theano或TensorFlow,这两个库也称为Keras的后端。...a)序贯模型(Sequential):单输入输出,一条路通到底,层与层之间只有相邻关系,没有跨层连接。...但是在参数中只写维度就可以了,比较具体输出多少个是有输入确定的。换个说法,Dense的输出其实是个N×500的矩阵。...这个模型是总共有只要一层,1个输入和一个输出,建立好神经网络后,选择损失函数和优化器。

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手把手教你用Python库Keras做预测(附代码)

本文教你如何使用Keras这个Python库完成深度学习模型的分类与回归预测。 当你在Keras中选择好最合适的深度学习模型,就可以用它在新的数据实例上做预测了。...for i in range(len(Xnew)):print("X=%s, Predicted=%s" % (Xnew[i], ynew[i])) 下面是对三个实例预测的结果,我们数据和预测结果一并输出...该函数以若干个实例组成的数组作为输入参数。 下面的例子演示了如何对未知的多个数据实例进行回归预测。...for i in range(len(Xnew)): print("X=%s, Predicted=%s" % (Xnew[i], ynew[i])) 运行上面那个多分类预测实例,然后输入和预测结果并排打印...若您在阅读文章过程中发现任何错误,请在文末留言,经小编确认后,数据派向检举读者发8.8元红包。 同一位读者指出同一篇文章多处错误,奖金不变。不同读者指出同一处错误,奖励第一位读者。

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Tensorflow2——Eager模式简介以及运用

=array([[4]])> m.numpy() #tensor转化为numpy数组 #例如定义一个二维数组 a=tf.constant([[1,2],[3,4]]) a.numpy()... 总结:可以看到在eager执行下,每个操作后的返回值是tf.Tensor,其包含具体值,不再像Graph模式下那样只是一个计算图节点的符号句柄...更进一步地,调用tf.Tensor.numpy()方法可以获得Tensor所对应的numpy数组。 3、如何自动求解微分 使用tape来记录我们的运算过程,进一步求解微分。...() model.add(tf.keras.layers.Conv2D(16,(3,3),activation="relu",input_shape=(28,28,1)))#通道数为1的任意大小的图片都能够输入进来...主要用在分类的时候,如果只是简单的输出,只是对于每一类可能性的预测的输出,但是我要要的输出必须是确定的哪一类,所以需要确定里面的最大的值(也就是说最可能是哪一类)。

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Keras中创建LSTM模型的步骤

Samples:数据中的行 Timesteps:特征的过去观测值 features:数据中的列 假设数据作为 NumPy 数组加载,您可以使用 NumPy 中的 reshape()函数 2D 数据集转换为...它将我们定义的简单层序列转换为一系列高效的矩阵转换,其格式旨在根据 Keras 的配置方式在 GPU 或 CPU 上执行。 编译视为网络的预计算步骤。定义模型后始终需要它。...训练网络需要指定训练数据,包括输入模式矩阵 X 和匹配输出模式数组 y。 网络采用反向传播算法进行训练,根据编译模型时指定的优化算法和损失函数进行优化。...对于二进制分类问题,预测可能是第一个类的概率数组,可以通过舍入转换为 1 或 0。...对于多类分类问题,结果可能采用概率数组(假设一个热编码的输出变量),可能需要使用 argmax() NumPy 函数转换为单个类输出预测。

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机器学习必知的 10 个 Python 库

数组接口是 Numpy 的最佳和最重要的特性。...该接口可用于图像、声音和其他二进制原始流表示为 n 维实数数组。 机器学习库的实现,拥有 Numpy 的知识对于全栈开发人员来说是很重要的。 4.Keras 什么是 Keras?...SciPy 的特点 SciPy 库的主要特点是它是使用 Numpy 开发的,它的数组充分利用了 Numpy。...Theano 是一个用于计算多维数组的计算框架机器学习库。它的工作原理与 TensorFlow 相似,但不如 TensorFlow 有效,因为它无法适应生产环境。...高效地使用 GPU:比 CPU 执行数据密集型计算要快得多 有效的符号区分:Theano 为具有一个或多个输入的函数求导数 速度和稳定性优化:即使在 x 非常小的情况下,也能求出 log(1+x)的正确答案

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《python数据分析与挖掘实战》笔记第2章

为了保证兼容性,本书的基本代数是使用3.x的语法编写的,而使用2.x的读 者,可以通过引入fbture特征的方式兼容代码,如, #print变成函数形式,即用print (a)格式输出 from __...#一般以np作为numpy的别名 a = np.array([2, 0, 1, 5]) #创建数组 print(a) #输出数组 print(a[:3]) #引用前三个数字(切片) print(a.min...()) #输出a的最小值 a.sort() #a的元素从小到大排序,此操作直接修改a,因此这时候a为[0, 1, 2, 5] print(a) b= np.array([[1, 2, 3], [4,...5, 6]]) #创建二维数组 print(b*b) #输出数组的平方阵,即[[1, 4, 9], [16, 25, 36]] 参考链接:http://www.numpy.org/ http://reverland.org...它具有高效地实现符号分解、高度优化的速度和稳定性等特点,最重要的是它还实现了GPU加速,使得密集型数据的处理速度是CPU的数十倍。

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2019 必知的 10 大顶级 Python 库

我们讨论以下 10 个库: TensorFlow Scikit-Learn Numpy Keras PyTorch LightGBM Eli5 SciPy Theano Pandas...数组接口是 Numpy 的最佳和最重要的特性。...该接口可用于图像、声音和其他二进制原始流表示为 n 维实数数组。 机器学习库的实现,拥有 Numpy 的知识对于全栈开发人员来说是很重要的。 4.Keras 什么是 Keras?...Theano 是一个用于计算多维数组的计算框架机器学习库。它的工作原理与 TensorFlow 相似,但不如 TensorFlow 有效,因为它无法适应生产环境。...Theano 的特点 与 Numpy 紧密集成——能够在无编译函数中使用完整的 Numpy 数组 高效地使用 GPU——比 CPU 执行数据密集型计算要快得多 有效的符号区分——Theano 为具有一个或多个输入的函数求导数

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