我正在尝试使用最新的tf-nighlty来转换一个基于mobilenetv2和转置卷积的模型。中)；但是它有量化和末端的去量化操作符(如使用)。参考文献：-
我尝试用'tf.compat.v1.lite.TFLiteConverter.from_keras_model_file‘代替v2版本，我得到了错误：“op: TRANSP
浏览 8提问于2020-02-17得票数 0
我使用tf.lite.TFLiteConverter将经过训练的Keras模型转换为tflite_model。转换后的tflite_model是量化的吗？下面是进行转换的代码片段。import tensorflow as tf
keras_model = "./Trained_Models/h_vs_o_a_V1.
浏览 2提问于2019-08-22得票数 0
我正在使用TensorFlow和Keras做一个图像识别项目，我想要实现到我的安卓项目。我对坦索弗洛很陌生..。我可以将模型转换为：base_model = VGG
浏览 15提问于2022-04-22得票数 0
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检查模型的量化状态
、、、
我有一个Keras (而不是tf.keras)模型，我量化了它(训练后)在嵌入式设备上运行它。
为了将模型转换为量化的tflite模型，我尝试了不同的方法，并以大约5个版本的量化模型结束。我希望看到更多的细节，例如，重量的差异(也许解释不同的模型大小)。<e
浏览 3提问于2020-06-26得票数 1
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我使用以下代码生成量化的tflite模型 for _ in range(num_calibration_stepsyield [input]
converter.optimizations= converter.convert(
浏览 5提问于2019-07-02得票数 2
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在转换和执行keras模型的8位量化时，我遇到了一个奇怪的错误，图像数据集不会发生这种错误。(model)converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT= converter.convert() 这会导致错误 ValueEr
浏览 34提问于2020-01-22得票数 2
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我训练了一个模型，并将其转换为.tflite模型。我已经使用以下内容完成了训练后量化： import tensorflow as tf
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_dir() 但是，当我尝试在RaspberryPi上使用模型进行推理时，我得到了以下错误 Traceback (most recent call last
浏览 36提问于2019-06-23得票数 3
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我试图将保存的模型转换为tflite模型，保存的模型保存在我的桌面上，但是当我尝试运行以下代码时:我会产生一个错误-
saved_model_dir = "r"C:/Users/Omar/Desktop/model00000014.h5&q
浏览 5提问于2021-02-04得票数 0
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将h5转换为tflite
、、、、
我一直试图让这个零镜头文本分类joeddav / xlm-roberta-large-xnli从h5转换为tflite文件()，但是这个错误会弹出，我无法在网上找到它的描述，它是如何修正的？如果不能，我是否还可以使用另一种零镜头文本分类器，即使在成为tflite之后也能产生类似的精度？AttributeError: 'T5ForConditionalGeneration' object has no attribute &
浏览 13提问于2022-04-28得票数 -1
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我很难将我的模型转换成一个可以通过android-studio部署到android应用上的模型。我的模型解释如下：model.add(LSTM(70, activation='relu', input_shape=(n_steps, n_featuresDense(1))然后由.save函数保存：
浏览 5提问于2019-09-28得票数 0
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我正在尝试将keras模型转换为tflite量化模型，这样我就可以在coral TPU上运行我的模型，但我的keras模型和tflite模型的输出明显不同。红点是量化的tflite模型输出，蓝点是原始keras模型输出。
浏览 4提问于2020-05-28得票数 1
我正在尝试将tensorflow模型转换为张力流模式。converter =tf.lite.TFliteConverter.from_keras_model(model)tflite_model = converter.convert()
open(tflite_model_name + '.tflite'
浏览 7提问于2021-12-07得票数 0
我有一个50张照片的数据库，用视频让我开始，用谷歌的样例模型做了(我使用的是一个8GB内存的RPi4B )，然后我想创建自己的模型。我尝试了几个选项，但最终失败了，因为我需要的文件类型是一个.TFLITE和一个带有标签的.txt文件。我只得到了一个.LITE文件，这个文件在我测试的过程中没有起作用
我尝试了他的，但是当我按下训练模型</e
浏览 20提问于2022-10-29得票数 0
我想用我的keras模型进行量化感知训练。我试过了，如下所示。我使用的是tensorflow 1.14.0 train_graph = tf.Graph() tf.keras.b
浏览 39提问于2020-03-31得票数 0
我有一个Keras模型，我想在Coral Edge TPU设备上运行。要做到这一点，它需要是一个全整数量化的Tensorflow Lite模型。我能够将模型转换为TFLite模型： model.save('keras_model.h5')
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model
浏览 18提问于2019-09-27得票数 4
2回答
我将在android中使用yolo权重，所以我计划将yolo权重文件转换为tflite文件。python convert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5
最后，将did.Saved Keras模型转化为我将用这段代码在jupyter笔记本中将这个h5文件
浏览 2提问于2020-05-04得票数 2
我在keras中有一个模型，它使用带有双向包装器的1层LSTM，我想将其转换为tensorflow lite。predictor = None
path_Load = os.path.join(os.getcwd(),'LSTMB_CheckPoints
浏览 3提问于2019-09-16得票数 0
我使用TensorFlow 2.1来训练具有量化感知训练的模型.这样做的代码是：model = tfmot.quantization.keras.quantize_annotate_model这些节点应该调整模型的权重，这样它们就更容易被量化为int8，并且更容易处理int8数据。当训练结束时，我将模型转换
浏览 10提问于2020-06-17得票数 5
我得到了一个keras(h5)文件。我需要把它转换成tflite?？我研究了一下，首先我需要通过h5 -> pb -> tflite (因为h5 - tflite有时会导致一些问题)
浏览 4提问于2018-11-12得票数 33
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