我正在使用OpenAI基线来训练RL (深度Q)model.The输入有19个特征: observation_space = spaces.Box(0, 100, (19, 1), dtype=np.float_) ,输出为: action_space =spaces.Discrete(6) 中的所有模型变量: for i, var in enumerate(saver.'deepq/deepq/q_func/state_value/fully_connected_1
我使用MobileNet_v1_1.0_224 tensorflow模型进行对象检测。现在,我有了我需要转换为tflite扩展的自定义冻结图(.pb文件),这样我就可以在移动设备上使用我的模型了。有人能帮我识别这个张图中的输入和输出名称吗?我需要它们作为输入和输出参数,将冻结的图形(.pb文件)转换为tensorflow lite (.tflite)文件。
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 'file:///android_asset/ssd_m
我得到了一个TensorFlow检查点和一个导出的模型,但要使用Google ML Cloud提供模型,我需要一个saved_model.pbtxt文件。看起来我需要加载检查点并使用SavedModelBuilder,但是SavedModelBuilder需要输入和输出节点名称的字典。我的问题是,给定检查点或导出的模型(如下所示),我如何通过谷歌的ML Cloud服务找到生成pbtxt文件所需的<e