但这是一个TensorFlow Lite模型，我不能在我的Linux上使用它。为此，我试图找到一个转换回它的冻结图模型。任何关于这个转换器的帮助，或者任何直接在桌面上使用tensorflow Lite预训练模型的方式，都将不胜感激。
浏览 7提问于2018-01-04得票数 0
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我想把.dat格式的人脸检测、人脸标记和人脸识别的Dlib权重转换成.tflite格式。Tensorflow lite要求输入格式为tensorflow_saved模型/冻结图(.pb)或keras (.h5)格式。将Dlib .dat转换为任何这些都是可行的。有人能帮我解决这个问题吗?
浏览 2提问于2019-01-07得票数 1
我想把托管的模型主要是mobilenets转换成ONNX格式。因此，我想尝试这些托管模型的量化版本，并使用运行它们。
浏览 13提问于2020-05-20得票数 1
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我有以下冻结的推理图deeplabv3_mnv2_pascal_tain。我从tensorflow website上得到了这个图，这个图的大小是8.8mb。我的任务是将这个图转换成tflite格式，这样tflite图的大小就是2到3mb。我使用以下代码将deeplabv3_mnv2_pascal_tain图形转换为tflite： $ bazel-bin/tensorflow</em
浏览 22提问于2019-04-19得票数 0
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我有一个模型保存后，作为pb文件，我想使用tensorflow移动，这是重要的工作与TFLITE文件。问题是我在谷歌上搜索转换器后发现的大多数例子是终端或cmd上的命令。请您与我分享一个使用python代码将tflite文件转换为tflite文件的示例。
浏览 3提问于2018-05-31得票数 11
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我创建了一个tflite模型，但是它的预测与原始模型不同，它们完全错误。converter = tf.contrib.lite.TocoConverter.from_keras_model_file("keras_model.h5")open("converted_model.tflite", "wb").write(tflite_model)
在对输入相同的两个文件进行测试
浏览 1提问于2018-07-27得票数 4
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我有一个300*300图像的数据集，以及它们中的框和对象标签。我想使用SSD网络来检测图像上的这些对象。我也想在移动设备上做这件事，所以我需要最终的模型与TF Mobile/Lite兼容。问题是：我应该从哪里开始？因此，更准确地说：
我的假设是，我应该得到未经训练的模型，然后用一些简单的脚本
浏览 1提问于2018-04-27得票数 2
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我对tensorflow非常陌生，我正在尝试将我的.pb(proto buffer)文件转换为精简版本。但我正面临着一些问题。导入时间，sys，警告，glob，随机，cv2，base64，json，csv，osimport tensorflow as tf producer_op_list=None return graph
此函数为我加载一个图形，现在我想将此图形转换为tflitetf.
浏览 0提问于2018-05-18得票数 2
我使用下面的示例来创建tensorflow模型： --您可以从这里下载代码：也使用中的"2.冻结图形“部分来创建模型的*.pb文件。我尝试用toco命令行工具来转换*.pb文件，就像在上“将TensorFlow SavedModel转换为TensorFlow Lite”中描述的那样，并得到了以下错误：
( -c ) user@user-desktop=/home/user/PycharmProjects/tensorflow</e
浏览 1提问于2018-05-12得票数 0
我需要量化我的模型，以便在tensorflow的完整版中使用。我不知道该怎么做(在模型量化的官方手册中，模型是以tflite格式保存的)
浏览 4提问于2019-07-04得票数 0
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语音识别的不同模型
、、、
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模型，但是在Android logcat中，该应用程序突然崩溃了这个错误代码：
2019-12-22 16:45:22.
浏览 7提问于2019-12-22得票数 0
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这就是我如何了解TensorFlow-Lite，TensorFlow-TRT和TensorRT的.我有一些关于他们的问题：使用TensorFlow动物园提供的模型c.使用原型对图形进行序
浏览 6提问于2020-09-07得票数 1
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不幸的是，PyTorch/Caffe2 2对Android的支持相当缺乏或太复杂，但是Tensorflow看起来要简单得多。--inference_type=FLOAT \--input_arrays=0 \--input_shapes=1,3,28,28 \但是，当我这样做时，会出现以下错误：
F
浏览 3提问于2018-11-07得票数 20
我尝试用以下代码(tf_lite_converter.py)转换已经存在的冻结图，该图保存在..pb文件中：import sys运行代码时，在我的anaconda环境中，它给了我一个错误：
Imp
浏览 4提问于2018-05-15得票数 1
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我读过类似的问题，我引用了这个tensorflow站点来使用整数量化进行转换.代码：import numpy as np
for input_value inconverter so we can quantize the activationst
浏览 6提问于2021-04-20得票数 0
如果准确性很重要，可以针对非量化的输出格式，或者使用模型从浮点检查点进行量化培训，以更改输入图以包含min/max信息。
浏览 4提问于2020-09-01得票数 1
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在使用Tensorflow 2.x对象检测API培训自定义对象检测模型时，我一直在学习以下教程。以下是我使用的两个主要链接。在我尝试导出经过训练的推理图之前，一切似乎都很顺利。基本上，在TensorFlow 1.x中，有一个脚本，用于将经过训练的模型检查点导出到单个冻结推理图。在TensorFlow 2.x中，这个脚本不再工作，而是使用输出SavedModel目录和其他内容，而不是冻结的推理图。这是因为在TF
浏览 4提问于2021-11-17得票数 3
我想将整数量化的tflite模型转换为Tensorflow中的冻结图 (.pb)。我在StackOverflow上阅读并尝试了许多解决方案，但都没有奏效。具体来说，toco不起作用(output_format不能是TENSORFLOW_GRAPHDEF)。我的最终目标是通过 tf2onnx 获得一个量化的ONNX模型，但是tf2onnx不支持tflite作为输入(只支持saved_model、检查点和graph_def )。但是，在使用TFLiteConverter对经
浏览 3提问于2020-07-20得票数 3
为了在移动设备上运行，我想把一个模型(如Mobilenet V2)从Py手电筒转换成tflite。我发现的是一种使用ONNX将模型转换为中间状态的方法。然而，这似乎不能正常工作，因为Tensorflow期望使用NHWC-通道命令，而onnx和py手电筒则使用NCHW通道命令。有一个讨论，但在我的例子中，转换工作没有抱怨，直到一个“冻结的tensorflow图形模型”，在试图将模型进一步转换为tflite之后，它抱怨频道顺序是错误的.最后，我将我通常的
浏览 18提问于2020-05-08得票数 1
我正在尝试使用tensorflow lite toco转换器来获得tflite图。我使用toco命令行，以获得tflite图。在转换过程中我不会遇到任何错误，但是，我的转换似乎包含了垃圾(输出是nans)。我想知道如何调试这个转换。当我使用上面的代码时，我还通过读取冻结的图形来检查冻结，并通过它传递一个输入图像，输出看起来很好。看来冰点起作用了。使用toco转换命令行(在tensorflow版本1.10和te
浏览 1提问于2018-10-14得票数 2
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