我正在尝试将mobilenet V1 .pb文件转换为量化的tflite文件。我使用下面的命令进行量化： tflite_convert \ --graph_def_file=/home/wc&
浏览 18提问于2019-09-10得票数 2
回答已采纳
我知道其中一个可能是经过量化训练的，并且是量化的，而另一个则不是。他们的检查站有什么区别吗？因为两者都有相同大小的检查点。我想通过对珊瑚边缘tpu的量化感知训练来训练我自己的数据集的ssd_mobilenet_v1。当我使用ssd_mobilenet_v1_quantized_coco的检查点时，程序会给我带来
浏览 2提问于2019-11-05得票数 0
最近我使用tensorflow对象检测API来训练对象检测器(ssd mobilenet v1)。我想在Coral Edge TPU上运行检测，所以我使用了量化感知训练。我将以下部分添加到我的pipeline.config中以启用量化： graph_rewriter { delay: 1800 weight_bits: 8} 训练结束后</
浏览 54提问于2020-04-08得票数 1
我得到了MobileNet的预先训练的.pb文件，发现它没有被量化，而完全量化的模型应该被转换成.tflite格式。由于我不熟悉移动应用开发工具，如何从.tflite文件中获取MobileNet的完全量化的权重。更准确地说，如何提取量化参数并查看其数值？
浏览 1提问于2018-08-31得票数 10
我从Tensorflow Hub重新训练了一个mobilenet v1图像分类模型，并使用toco将其转换为使用Tensorflow Lite进行推理。但是，当我使用tflite模型运行推断时，它需要一个与我用--input_shape指定的不同的输入大小。
使用上述数据集在TF集线器上的</em
浏览 3提问于2018-06-22得票数 0
回答已采纳
为此，我使用了Mobilenet V1架构。我训练了模型，后来将其量化为全整数，并将其转换为.tflite。后来，我对Pete Warden编写的Arduino代码使用了Person Recoginition，并用我自己的Model Array替换了Model data Array及其长度。但是当上传到微控制器上时，模型不工作，并且在串行监视器上显示调用失败。在下面，我发布了串行监视器的输出。有人能给我解释一下为什么会发生这种事吗？我
浏览 12提问于2021-04-14得票数 0
github代码使用基于ssd mobilenet v1的tflite。所以我做了基于ssd mobilenet v2的定制模型。我遵循这个链接来建立我自己的TFLITE模型。第一张图片是关于SSD MOBILENET V1结构的。第二张图片是关于我自己的基于SSD MOBILENET V2的自定义模型。
我认为两位模特的结构是一样的
浏览 10提问于2022-05-26得票数 1
我正在研究谷歌全新的MobileNetV2架构。例如，Mobilenet V2在移动设备上比Mobilenet V1快，但在桌面GPU.所以我的问题是
这怎么可能？我真的很想知道为什么。
浏览 0提问于2018-05-17得票数 4
回答已采纳
使用Tensorflow 1.6.0toco --input_format=TENSORFLOW_GRAPHDEF -r_mobil
enet/tf_files/retrained_graph.pb --output_format=TFLITE --output_file=/home/sudheer_sure/r_mobilenet/tf_files/mo
浏览 3提问于2018-05-03得票数 0
1回答
因此，我认为问题在于所需采取的必要措施。tflite_convert \ --output_format=TFLITE \
--output_file=mobilenet_v2
浏览 2提问于2019-03-24得票数 1
回答已采纳
我正在尝试int8量化我的模型在TensorFlow Lite上。转换本身使用tensorflow 1.15.3，但转换模型在麒麟990上运行得非常慢。(使用tensorflow 2.3.0的转换没有工作。)
tensorflow/示例中的mobilenet_v1_1.0_224_quant.tflite在Kirin 990上运行得很快。我的模型是int8(tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS_INT8)量化，而<em
浏览 9提问于2020-09-02得票数 2
2回答
我一直在使用Tensorflow对象检测API (网络: SSD Mobilenet V1)训练一个自定义对象检测器。Tensorboard的屏幕截图显示了网络的准确性，然而，除了准确性之外，我还有一堆指标正在显示。使用tensorboard显示精度需要采取什么具体步骤？我使用的是更新后的model_main.py和下面的python命令； --pipeline_config_path=traini
浏览 1提问于2019-02-11得票数 2
我的工作是量化在传输学习中使用MobilenetV2的个人数据集。我尝试过两种方法：
(一)仅训练后量化:它工作良好，并正在产生0.04s的平均时间来推断在224,224维60图像。(二.)量化感知训练+训练后量化:与单纯的训练后量化相比，它产生了更高的精度
浏览 5提问于2020-09-09得票数 1
在我使用我自己的图像数据集使用object_detection\model_main.py脚本重新训练了预先训练好的ssd移动网络v1模型后，我导出了两个.pb冻结图(使用export_inference_graph.py\object_detection\export_tflite_ssd_graph.py --pipeline_config_path ssd_mobilenet_v1=128
--std_de
浏览 21提问于2019-03-17得票数 0
我用Keras来完成MobileNet v1的制作。现在我有了model.h5，我需要将它转换为TensorFlow Lite，以便在安卓应用程序中使用它。我可以在没有量化的情况下转换它，但是我需要更多的性能，所以我需要进行量化。算子的输入，缺乏量化所必需的最小/最大数据。\n nAborted(弃核)\n“
如果我使用default_ranges_min和default_ranges_max (称为
浏览 0提问于2018-11-27得票数 4
回答已采纳
我正在开发Python上的Tensorflow对象检测API。我正在训练一个自定义的对象检测算法，使用的预训练模型是ssd_mobilenet_v1_pets.config，当我试图从模型/对象_检测的遗留文件夹运行train.py时，我得到了这个特定的错误
Tracebackpython train.py --logtostderr --train_dir=Users/Captain/Desktop/ANPR
浏览 3提问于2020-02-19得票数 2
回答已采纳
我已经搜索了一段时间，但似乎Keras只有经过训练后才具有量化特性。我希望在我的Keras序列模型中添加Tensorflow伪量化。根据Tensorflow的doc，我需要这两个函数来做假量化: tf.contrib.quantize.create_training_graph()和tf.contrib.quantize.create_eval_graph我的问题是，是否有人在Keras模型中添加了这两个函数？如果是，应在哪里增加这两个功能？例如，在m
浏览 2提问于2018-09-17得票数 2
回答已采纳
我遇到了一个问题，我将keras模型转换为tensorflow lite格式，但是一旦我这样做了，转换后的模型的精度就会显着下降。该模型是一个相当简单的自然语言处理模型。在转换之前，模型的准确率约为96%，但一旦转换为tensorflow lite格式(没有任何优化)，准确率就会下降到20%左右。这是一个可笑的性能下降，所以我想知道这是可能发生的事情，还是我做错了什么？我在运行debian的beaglebone SBC上运行tflite模型，并在pyt
浏览 149提问于2021-01-15得票数 3
我已经微调了一个2，使用tensorflow反对检测API构建的列车配置固定大小为300x300，并以TF Saved_Model格式保存。问题：
在推理过程中，它如何能够接受任何形状的输入图像(而不仅仅是300x300)，而不需要进行任何预处理，首先将它们调整到300x300，然后将它们传递给模型？(如果是，它是否也规范了它们，因为在进行卷积操作之前)(我是saved_model格式的新手，但我认为这不是因为saved_model，但是我认为saved_model包括需要固定输入大小的FC层)或者体系结构是否使用b&
浏览 7提问于2021-09-17得票数 1
我正在训练一个Keras模型，我想在一个量化的8位环境(微控制器)中使用TFLite来部署它。为了提高量化性能，我进行量化感知训练。然后，我使用我的验证集作为一个有代表性的数据集创建量化的TFLite模型。性能使用验证集进行评估，并在此图像中加以说明：
如果不是简单地从经过QA训练的模型(图中红色)生成TFLite模型(图中的青色)，而是将经过QA训练<
浏览 9提问于2021-03-02得票数 0
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
