我正在尝试将加载hub.load的模型转换为TFLite。所讨论的模型是在上发现的通用句子编码器(4),我在Python中尝试了Tensorflow版本2.1.0和2.2.0。import tensorflow as tf
model = hub.load("https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder/4&qu
我正在尝试使用amazon sagemaker部署tensorflowkeras模型。过程成功完成,但是当直接使用keras进行预测和调用sagemaker端点进行预测时,我得到了不同的预测结果。我在将模型部署到sagemaker时使用了步骤。print(sagemaker_predict)
#predict same using keras
如何删除某些层并将其保存为tensorflow中的新模型?我有以下代码来删除tensorflow中的top-N层,并且它可以工作: reconstructed_model = tf.keras.models.load_model(model_path)
embedding: "Failed to add concrete function 'b'__inference_model_3_layer_call_fn_286241'' to object-based Sa
我一直在研究GradCam,我注意到大多数情况下都是在Keras/Tensorflow模型上使用的。但是,我有一个已编译为.tflite格式的tensorflow lite模型。我甚至不确定在编译后是否可以访问我的CNN层,因为我尝试使用keras库加载模型,但它只接受特定的文件类型,而不是确切的.tflite,因为它抛出了错误: from tensorflow.keras.modelsi