我正在尝试使用tensorflow创建一个android应用程序来进行对象分类。我使用MobileNet-SSD训练了一个简单的模型。我根据给定的的guid行创建了应用程序。它与示例中使用的模型一起工作得很好,但对于我创建的模型,它给了我以下错误:
Caused by: java.lang.RuntimeException: Node 'output' does not existin model
我正在尝试在tensorflow上做google的codelab。 link to the google codelab 它与tensorflow的给定*.tflite模型一起工作。但是,当尝试使用tflite的自定义构建模型时,它会给出以下异常。errorjava.lang.IllegalArgumentException:标签编号1000与轴1上的形状不匹配
使用vgg.h5模型+ Keras (GPU上的Tensorflow后端)进行实时对象分类.效果很好。然后,我尝试使用带有vgg.h5权重的纯tensorflow图:
我构建了一个图表(我在tf.Variable中存储内核和偏见经过调查,我发现所有的卷积层工作,但第一个全连接层输出(fc1与25088×4096权
我有三种不同的包含图像的PySpark数据。我想使用pandas_udf,因为我看到来自DataBricks的DeepImageFeaturizer现在被废弃了,pandas_udf现在被建议使用,但是我不知道如何将它用于这种类型的数据.我认为,image.data of ImageSchema是ImageSchema中应用我的主成分分析的唯一有趣的</e