我使用YOLOv3-SPP模型在暗网上训练了一个模型。我需要能够在我的iPhone应用程序中使用此模型,因此我需要将其转换为CoreML。我首先将.weights文件转换为.pb文件。现在我正在尝试使用tfcoreml将其从TensorFlow转换为CoreML。然而,我似乎无法确定我的输入和输出张量名称。我尝试使用tensorboard来可视化模型并确定输入和输出,但由于我对TensorFlow非常陌生,我不知道该使用什么。我使用以下脚本将模型从TensorFlow转换为CoreML: import tfcoreml
import os
import tensorflow as tf
f
我按照教程创建了CNN模型的可视图形表示,使用的是:https://keras.io/visualization/ 我目前的代码如下: from keras.utils import plot_model
from keras.applications.resnet50 import ResNet50
import numpy as np
model = ResNet50(weights='imagenet')
plot_model(model, to_file='model.png') 当我使用上述代码时,我能够创建ResNet50的图形表示(使用Grap
你好,我正在尝试建立一个机器人图像分类项目与tflite模型,以分类棋子。我已经训练了我的模型,并在我的android项目中的assets文件夹中部署了tflite模型和标签映射,但我得到了这个错误:Caused by: java.lang.IllegalArgumentException: Label number 6 mismatch the shape on axis 1。
因为棋子的数量,我确实有六个班级。我用不同的模型和标签映射尝试了这个应用程序,应用程序工作正常。我不知道我哪里弄错了。我的labelmap没有空行或额外的类。这是tflite文件:,这是我的标签映射文件:如果需要,我
当我收到以下错误时,我正试图使用.pb (与下面的脚本一起)将CoreML文件转换为CoreML模型:ValueError: Input and filter shapes must be int or symbolic in Conv2D node detector/darknet-53/Conv/Conv2D。如何解决此错误并成功地将模型转换为CoreML?
我用Netron打开了我的.pb模型,发现了有问题的层:
下面是我使用的转换脚本:
import tfcoreml
tfcoreml.convert(tf_model_path='model.pb',
我在卷积神经网络结构上测试了一些变化。我试图在conv层之后添加BatchNorm层,而不是添加激活层。然后我用BatchNorm层交换激活层。
# here example of conv-> b_norm -> activation
...
nn.Conv2d(out_, out_, kernel_size=(1, 3), padding=(0, 1), bias=False),
nn.BatchNorm2d(out_),
nn.LeakyReLU(),
...
# here example of conv-> activation -> b_norm
...
我试着玩ML.Net和keras的游戏,但是我有一些问题和问题,也许我能找到答案:
我想要实现的是:在Keras中创建一个简单的NN,包含一个隐藏层、7个输入和10个输出。导出该模型,将其导入ML.Net并在那里进行预测。第1部分: Python代码:
features_train = ///an array of 3000x7(values between 0 - 1)
labels_train = //an array(vector) of 3000x1 (with the values between 0-9)
model = tf.keras.models.Sequential([
我使用Deeplab's官方Github页面上提供的python脚本,用我自己的数据集训练了一个量化的语义分割模型。我使用了mobilenetv2_coco_voc_trainaug主干。我在Netron中检查了结果模型,下面是输入输出的样子: ? 如您所见,输出是一个大小为257x257的int64数组。根据我的理解,这个数组应该包含每个数组索引中具有最高概率的标签的索引,或者我错过了什么?但是当我尝试在Android中读取时,我得到的只有0和1,与图片中的内容无关,人,牛等等。 for (y in 0 until imageHeight) {
for (x in 0
我有Pytorch,使用Detectron2's COCO对象检测基线预训练模型R50- model.pth。我正在尝试转换.pth model to onnx。 我的代码如下。 import io
import numpy as np
from torch import nn
import torch.utils.model_zoo as model_zoo
import torch.onnx
from torchvision import models
model = torch.load('output_object_detection/model_final.pt