问题标签 [tensorflow-lite]

我想在 tflite 中使用MTCNN 进行人脸检测，它应该适用于可变输入形状，例如

both 1920*1080 or 640*360

但是 tflite 必须将输入形状设置为某个值，有没有办法让 tflite 接受可变输入或输出形状？非常感谢

我正在关注这个 tensorflow 轻教程：https ://codelabs.developers.google.com/codelabs/tensorflow-for-poets-2-tflite/#5

此处提供的 Android 应用程序

当我在 android mobile 上安装和运行时工作正常。但是当我更换新创建的花卉模型时，它总是崩溃。以下是日志：

如果有人能就此提供任何意见，那就太好了

感谢您调查问题，并对迟到的回复感到抱歉。以下是我遵循的步骤： 1. 使用本教程重新训练模型：https ://codelabs.developers.google.com/codelabs/tensorflow-for-poets/index.html?index=..%2F..%2Findex #3

创建模型的命令：

这里我使用的图像大小是：- 224 和架构：mobilenet_0.50_224

我测试了重新训练的模型，它使用命令运行良好：

它给出了正确的结果然后我使用以下方法将其转换为 Tensorflow lite 模型：

文件已成功生成但是当我在 android 应用程序中替换相同的文件时，它正在崩溃 因为我能够使用命令测试重新训练的模型并且它给出了正确的结果，我觉得将其转换为 lite 格式存在问题（对于安卓）

我有一个训练后保存为 pb 文件的模型，我想使用 tensorflow mobile，使用 TFLITE 文件很重要。问题是我在谷歌搜索转换器后发现的大多数示例都是终端或 cmd 上的命令。您能否与我分享一个使用 python 代码转换为 tflite 文件的示例？

有没有办法实现以下流程： https ://www.tensorflow.org/performance/quantization

和电话： tf.contrib.quantize.create_eval_graph()

可以像下面的调用那样调整吗？

https://www.tensorflow.org/versions/master/api_docs/python/tf/quantize

我希望将权重缩放到具有对称范围的 8 位，精确的 0 和最大/最小值是幂 2，就像使用SCALED模式一样。例如，我更喜欢 -31 到 31 而不是 -10 到 30。即使 -10 到 30 会在 8 位时提供更好的分辨率，但准确的 0、对称性和范围作为 2 的幂对于 DSP 设备更为重要。

我是移动开发者。我想将各种 Tensorflow Lite 模型（.tflite）与MLKit一起使用。

但是有一些问题，我不知道如何知道.tflite模型的输入/输出特征信息（这些将是设置的参数）。

有什么办法知道吗？

抱歉英语不好，谢谢。

更新（18.06.13.）：

我找到了这个网站https://lutzroeder.github.io/Netron/。此可视化图表基于您上传的模型（例如.mlmode等.tflite）并查找输入/输出表单。

这是示例截图！ https://lutzroeder.github.io/Netron 示例

Hi I used bazel in Windows 7

I try bazel build tensorflow/contrib/lite/toco:toco in cmd.exe

Then I got error message : server terminated abruptly (error code :14, error message: '',log file: 'c:\users\lee_bazel_lee\zjiu63sl/server/jvm.out

What can I do? Please help

enter image description here

Try in tensorflow-master folder, I got error message.enter image description here

我正在尝试为运行构建脚本的 Android 编译 tensorflow-lite ，但构建过程因以下错误而停止：

我可以理解构建过程是如何工作的（编译+链接），但我不知道为什么需要这个'/system/bin/linker'。此链接器不存在于 SDK 或 NDK 文件夹中，也不存在于主机的文件夹树中（我使用 Linux 进行构建过程）。

它看起来像是 Android 文件结构的一部分，但构建过程不应该依赖于最终的系统结构。

我正在尝试构建的元素是“schema_fbs”，它使用平面缓冲区（第 3 方依赖项）编译部分代码。我使用的完整句子是：

这可能是由 Bazel 构建脚本中的测试用例引起的（我已经评论了我找到的所有测试），但为什么需要链接器？在编译过程中我需要做些什么来定义这个“系统”文件夹吗？

笔记：

目标操作系统：安卓

主机操作系统：Ubuntu 16.04

使用的 NDK：v16b（用 v17 测试但不兼容）

完整的错误信息：

NNAPI 在 android 8.1 上可用。但我想在 android 7&8(arm64) 上使用 NNAPI。NNAPI 由 tensorflow-lite 使用。

我在哪里可以下载 libneuralnetworks.so？

错误信息

freeze_graph https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/mobilenet_v1_1.0_224_frozen.tgz

转换命令

是什么原因

在此处输入图像描述

我使用 mobilenet_ssd.tflite 作为官方 tensorflow github 的模式。下面的代码：

这将在调用时导致错误：

如果我注释掉解释器->ResizeInputTensor(input, sizes); 然后一切都很好。

有什么建议么？

我问的另一个问题： 使用 tensorflow 更改 mobilenet_ssd 的输入图像大小