我尝试使用tflite包创建一个实时对象检测应用程序,但似乎在安装了这两个包之后:tflite和camera,并且编写了它似乎没有运行的检测代码。包装: Tflite:摄像机:A problem occurred evaluating project ':tflite'.整个错误:
FAILURE: Build failed with an exception.Gradle task 'assembleDebug
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tensorflowlite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.kera
:tflite_convert -output_file=newmode.tflite- keras _ model _file=model.h5 Instructions for/contrib/lite/python/tflite_convert.py", line 408, in run_main File"/home&
有一段时间以来,我一直在努力用deeplearning4j加载我的安卓应用程序的keras神经网络模型。我一直在寻找解决方案(尽管有很多),但是每个解决方案都会产生新的错误,而我只是无法让这个东西工作起来。我还试图包含hdf5-platform并运行相同的代码,但这样做会触发另一个错误:
java.lang.UnsatisfiedLinkError: Platform "android-arm64" notsupported by class org.bytedeco
我目前正在构建一个模型,以便在我的nano 33 BLE感应板上使用它来通过测量湿度、压力和温度来预测天气,我有5个类。我已经使用kaggle数据集对其进行了训练。模型,我得到了以下消息: # Convert the model to the TensorFlowLite format without quantization tflite_mo