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(9799)
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沙龙
1
回答
Vertex
AI
返回
与
本地
tflite
模型
不同
的
结果
google-cloud-platform
、
google-cloud-ml
、
google-cloud-vertex-ai
、
google-cloud-ai
我在
Vertex
AI
上载了我
的
tflite
模型
并创建了一个端点,我请求使用一些输入值进行推理,但它
返回
的
结果
与我
本地
的
tflite
模型
的
推理
结果
不同
。输入值是float32数组(实际上是采样
的
音频数据),我对请求使用了this code。虽然有相同
的
输入数组,但
本地
浏览 42
提问于2021-11-17
得票数 0
1
回答
重塑tensorflow输出张量
tensorflow
、
microsoft-cognitive
、
azure-cognitive-services
、
google-coral
、
microsoft-custom-vision
我正在使用Azure customvision.
ai
训练一个对象检测
模型
。
模型
输出是tensorflow,保存
的
模型
是.pb、.tf或.
tflite
。
模型
输出类型指定为float321,13,13,50 然后,我将.
tflite
推送到Google Coral Edge设备上,并尝试运行它(以前使用Google Cloud训练
的
.
tflite
模型
可以工作,但我现在绑定到企业Azure,需要使用cust
浏览 16
提问于2020-06-23
得票数 2
3
回答
导出
的
VertexAI TabularModel model_warm_up在运行停靠程序时失败
google-cloud-ml
晚上好,environment.json含量 {"container_uri&qu
浏览 16
提问于2022-04-12
得票数 1
回答已采纳
2
回答
Tensorflow对象-API:将ssd
模型
转换为
tflite
并在python中使用它
tensorflow
、
computer-vision
、
tensorflow-lite
、
object-detection-api
、
single-shot-detector
我很难将给定
的
tensorflow
模型
转换为
tflite
模型
,然后使用它。我已经发布了一个,其中我描述了我
的
问题,但没有分享我正在工作
的
模型
,因为我是不允许
的
。因为我找不到这样
的
答案,所以我尝试转换一个公共
模型
()。 是来自
的
colab教程。我只是运行整个脚本而没有更改(它是相同
的
模型
),并下载了生成
的
模型
(有元数据和没有元数据
浏览 8
提问于2021-09-24
得票数 0
2
回答
如何转换为边缘TPU板
的
自定义数据集培训
的
模型
?
tensorflow
、
object-detection
、
tensorflow-datasets
、
google-coral
、
tensorflow-lite
我已经使用张量流对象检测API训练了我
的
自定义数据集。我运行我
的
“预测”脚本,它在GPU上运行得很好。现在,我想将
模型
转换为lite,并在板上运行,以检测我
的
自定义对象。我已经浏览了谷歌珊瑚委员会网站提供
的
文档,但我发现它非常令人困惑。如何在Google Coral Edge TPU板上转换和运行?谢谢
浏览 2
提问于2020-01-21
得票数 1
1
回答
Tensorflow SDK
与
MLKit SDK
tensorflow
、
firebase-mlkit
我们有一个奇怪
的
问题需要帮助解决。这里有一个场景:我们有一个使用Tensorflow SDK
的
本地
android应用程序和一个能识别
不同
鱼类种类
的
tflite
模型
。这个解决方案在从摄像机获取输入时有
不同
的
结果
,但是当使用相机滚动
的
图片时,它工作得很好,并且为
不同
的
鱼种提供稳定
的
概率。我们也有一个
本地
的
iOS应用
浏览 1
提问于2020-03-09
得票数 2
回答已采纳
2
回答
与
h5
模型
(VGG16预训练)相比,Tensorflow
模型
的
推断速度非常慢。
python
、
tensorflow
、
keras
与
keras (h5)
模型
相比,Tensorflow
的
预测速度非常慢。这种行为在Colab和Windows 10系统上是相似的。我将标准
的
VGG16
模型
转换为有优化也有无优化(converter.optimizations = tf.lite.Optimize.DEFAULT) 具有优
浏览 0
提问于2021-04-01
得票数 0
1
回答
如何在顶点
AI
中利用XGBoost
模型
的
批量预测保留实体标识符
xgboost
、
google-cloud-ml
我想知道,在使用XGBoost
模型
执行批量预测后,如何通过对预构建图像
的
自定义训练将预测
与
实体进行匹配。当启动一个BatchPredictionJob时,它希望输入
的
形式是 input_1,input_2,input_30.4,0.5,0.6...然后,输出预测只包含这些输入值
的
实例,而没
浏览 16
提问于2021-10-08
得票数 1
1
回答
语音识别的
不同
模型
android
、
tensorflow
、
keras
、
speech
我尝试了很多时间来运行这个示例项目,最后使用convert_keras_lite.py内部导出direcory.However生成了这个
tflite
模型
,我在这个项目中检查了中
的
资产目录中
的
tflite
模型
。我发现
tflite
模型
与
第一个
模型
不同
。。我试图将资产android目录中
的
tflite
模型
替换为第一个
tflite
<em
浏览 7
提问于2019-12-22
得票数 0
回答已采纳
1
回答
导出
的
tflite
模型
预测不正确
的
输出
ios
、
firebase-mlkit
我有一个经过训练
的
自定义Tensorflow
模型
,并希望通过Firebase MLKit在我
的
iOS应用程序中使用它。该
模型
是一个简单
的
4in-4out神经网络,具有一个隐藏层,如下所示。有了这个
结果
,我用python代码中
的
saved_model创建了一个
tflite
模型
。Python中
的
输出值
不同
。最重要
的
是,我尝试了一些
不同
的
值,它们都给了
浏览 36
提问于2019-01-31
得票数 0
1
回答
把我自己
的
凯拉斯CNN
模型
转换成TensorFlow Lite。TensorFlow Lite演示应用程序
的
检测
结果
出错
tensorflow
、
keras
、
conv-neural-network
、
tensorflow-lite
我正在
与
凯拉斯CNN合作,为我自己建立
的
图像分类。目前,我
的
PC机上
的
检测
结果
很好( 300幅测试图像中约有290幅被正确检测到)。现在我需要让我
的
模型
在Android手机上运行。我在手机上安装了。到目前为止,它对预装
模型
和一些随机预培训
模型
都很有效,我在网上发现了这些
模型
。可悲
的
是,如果我转换
模型
做
TFLite
,它将显示错误
的
检测
结果<
浏览 1
提问于2018-11-27
得票数 0
1
回答
极不相同
的
量子化特性--角化DenseNet
模型
的
流场转换
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
tensorflow-lite
、
toco
这两个
模型
使用相同
的
体系结构(来自keras_applications.densenet包
的
keras_applications.densenet实现),但是每个
模型
都有
不同
数量
的
目标类(一个是80个,我使用在keras_to_tensorflow上找到
的
实用工具 t
浏览 2
提问于2018-10-29
得票数 3
2
回答
Tensorflow Lite Android对象检测--移动SSD
模型
预计将有精确
的
4个输出,发现8个
java
、
python
、
android
、
tensorflow
、
tensorflow-lite
:( Linux Ubuntu 20.14) 1./models/ssd_mobilenet_v2_fpnlite_640x640_coco17_tpu-8 托科/导出-
模型</
浏览 8
提问于2021-03-05
得票数 2
回答已采纳
1
回答
如何通过C++ API向
tflite
提供多维输入
c++
、
tensorflow
、
tensorflow-lite
我正在尝试使用
tflite
C++ API来运行我构建
的
模型
。; j < 6; j++) { input_data_ptr++;}我不明白它为什么会这样。另外,
浏览 3
提问于2019-12-20
得票数 6
回答已采纳
1
回答
Firebase Tensorflow Lite分类
模型
在Swift应用程序中未提供正确
的
输出
python
、
swift
、
firebase
、
tensorflow
、
tensorflow-lite
因此,我正在尝试创建一个可以对手写数字进行分类
的
应用程序(不是从MNIST数据集,我创建了自己
的
jpeg图像数据集),使用Tensorflow CNN
模型
保存为.
tflite
文件并存储在Firebase该
模型
工作正常,在训练时产生了0.78
的
验证精度。然后,我将
模型
及其权重保存为.pb文件,并将其转换为.
tflite
文件。一旦我有了.
tflite
文件,我就可以将它上传到Firebase自定义MLKit。然后我创建了一个可以拍照
浏览 16
提问于2019-11-28
得票数 0
1
回答
Tensorflow.lite
模型
在安卓应用程序中产生错误(
不同
的
)
结果
?
android
、
tensorflow
、
kotlin
、
tensorflow-lite
我做了一个图像分类
模型
,并将其转换成
tflite
格式。然后,我使用tf.lite.Interpreter在Python中验证了
tflite
模型
--它为我
的
测试映像生成
与
原始
模型
相同
的
结果
。这是一个。probability.take(9) 然后我在Android上得到了完全
不同
浏览 5
提问于2021-05-02
得票数 0
回答已采纳
2
回答
当有许多函数和
不同
类型
的
文件时,如何解决"UnboundLocalError“问题?
python-3.x
我
的
问题
与
另一个问题有关: --labels models/mobilenet_v2_insect/ina
浏览 7
提问于2020-05-20
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Android: mobilenet_v1_1.0_224.
tflite
模型
不
返回
边框信息
android
、
kotlin
、
classification
、
bounding-box
、
tensorflow-lite
我正在使用源代码学习如何将
TFLite
模型
与
Android集成。我还有labels.txt和Assets文件夹中
的
所有类。 } 这就是进行分类
的
地方我不认为它
返回
边框信息,但我不确定。我对
tflite</
浏览 4
提问于2020-10-30
得票数 1
回答已采纳
2
回答
检测到错误
的
模型
,错误为:"...没有名为‘sklearn.impute._base’
的
模块;'sklearn.impute‘不是包。(错误代码: 0)“
python
、
scikit-learn
、
google-cloud-ml
我正在尝试在google cloud
ai
平台上创建一个版本,但它找不到impute模块 No module named 'sklearn.impute.第1785页https://scikit-learn.org/0.20//_downloads/scikit-learn-docs.pdf 整个sklearn包都包含在
ai
平台中了吗?有没有变通
的
办法(我真的不想写一个自定义
的
输入器),或者我用错了
ai
平台?
浏览 67
提问于2020-01-26
得票数 2
1
回答
Google Cloud Platform -
Vertex
AI
-有没有一种方法来查看一段时间内
的
训练性能图表?
google-cloud-platform
、
google-cloud-vertex-ai
我想知道在整个培训过程中,培训效果是如何变化
的
。有没有办法通过
Vertex
AI
automl服务访问它?
浏览 13
提问于2021-11-30
得票数 0
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