更新org.tensorflow:tensorflow-lite-metadata后,org.tensorflow:tensorflow-lite-task-vision和org.tensorflow:tensorflow-lite-support应用程序出现错误:
java.lang.NoSuchMethodError: No static method create(Ljava/nio/ByteBuffer;Lorg/tensorflow/lite/InterpreterApi$Options;)Lorg/tensorflow/lite/InterpreterApi; in class L
我已经从MLKit创建了.tflite文件,并在张量应用程序中使用,但应用程序崩溃并出现以下错误。 java.lang.IllegalArgumentException: Cannot convert between a TensorFlowLite buffer with 150528 bytes and a ByteBuffer with 786432 bytes.
at org.tensorflow.lite.Tensor.throwIfShapeIsIncompatible(Tensor.java:281)
at org.tenso
我正在尝试创建一个移动应用程序,它使用对象检测来检测特定类型的对象。为此,我从使用TF2和ssd_mobilenet_v1的Tensorflow object detection example Android app开始。 我想尝试Few-Shot training (Colab链接),所以我首先将示例应用程序的SSD Mobilenet v1下载替换为Colab的输出文件model.tflite,但这会导致应用程序崩溃,并显示以下错误: java.lang.IllegalStateException: This model does not contain associated file
这是Java上的新手,所以我不确定这个问题是否合适。我将尽量简单地描述我的问题。
我从事一个有各种活动和方法的项目。我的目标只是将一个局部变量(String)从一个活动(MultiboxTracker (包含所需变量的字符串)传递给另一个(CameraActivity --传递变量)。
多盒追踪器的结构:
public class MultiBoxTracker extends AppCompatActivity {
...
public synchronized void draw(final Canvas canvas) {
...
(Here is the wanted St
如何使用C API在Tensorflow Lite中创建张量?那么我们如何在解释器中使用它们呢? 我知道Tensorflow Lite有C++应用程序接口的文档,而常规的Tensorflow有C API的文档。但是,几乎没有关于使用C API for Lite的信息。 Lite有一个用于创建张量的函数,但我在C++的C API头文件(或任何其他相关的头文件/源文件)中看不到该函数。 下面是一个使用常规Tensorflow C API的示例。但它似乎不存在于TF Lite C API中。 TF_Tensor* input_tensor = tf_utils::CreateTensor(TF_F
我正在尝试制作一个模型的tflite文件,同时使用量化感知训练。我在keras中制作和训练模型,但在保存它时遇到了麻烦(https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/27880)。似乎不可能将图形保存为h5文件,然后将其转换为tflite文件,因此我尝试直接从会话中保存该文件。 当我这样做时,我得到的错误是输入和输出张量是不可迭代的: TypeError: Tensor objects are only iterable when eager execution is enabled. To iterate over this tensor
求求你,我非常需要帮助,我已经试着解决这个问题10天了。我训练的TensorFlow lite模型就在这里。我运行了python推理测试,它起作用了。然而,它不可能在Android示例对象检测应用程序here https://github.com/tensorflow/examples/tree/master/lite/examples/object上工作 通过调试这个长modelHandle = createModelWithBuffer(this.modelByteBuffer, errorHandle); specifically this part in NativeInterpre
我尝试用nightly tensorflow lite.构建一个TensorFlow小应用程序。
但是,它发生了八个相同的错误,如下所示。我想找一个解决这个问题的方法,但是我在任何地方都找不到它(当然,我可能找不到它)。
FAILURE: Build completed with 8 failures.
1: Task failed with an exception.
-----------
* What went wrong:
Execution failed for task ':app:checkDebugAarMetadata'.
> Could not re
我想在android studio中使用我的keras训练模型。我在互联网上得到了这段代码,将我的代码从keras转换为tensorflow-lite。但是当我尝试编写代码时,我得到了这个错误: OSError: SavedModel file does not exist at: C:\Users\Munib\New folder/{saved_model.pbtxt|saved_model.pb} 我使用的代码是从keras转换到tensorflow-lite: import tensorflow as tf
# Converting a SavedModel to a TensorFl
我有一个训练过的rnn,我试着用在手机上。问题是,当我使用toco将我的.pb文件转换为.tflite时,它会失败,出现以下错误消息:
WARNING: Config values are not defined in any .rc file: opt.
INFO: Found 1 target...
Target //tensorflow/contrib/lite/toco:toco up-to-date:
bazel-bin/tensorflow/contrib/lite/toco/toco
INFO: Elapsed time: 0.287s, Critical Path: 0.0
我训练了一个阶级识别的模型。我用fizyr的Keras训练:。
我以优异的成绩完成了训练。我的目标是将所获得的模型集成到android中。
我尝试使用以下脚本来转换模型:
import tensorflow as tf
from keras_retinanet.models import load_model
from keras.layers import Input
from keras.models import Model
if __name__ == "__main__":
model = load_model("modelFINAL.h5")
我正在使用Android Studio 3.0.3和Gradle 3.3,我试图构建:
但我被这个问题困扰了:
java.lang.UnsatisfiedLinkError: No implementation found for long org.tensorflow.lite.NativeInterpreterWrapper.createErrorReporter(int) (tried Java_org_tensorflow_lite_NativeInterpreterWrapper_createErrorReporter and Java_org_tensorflow_lite_Na