我有一个tflite模型，期望输入形状为(1,1000，12)。为了测试它，我打算加载一个CSV文件并对其运行推理。下面是我的代码和我在运行它时得到的错误消息的相关部分。我假设我在正确加载或读取CSV文件时犯了一个错误。我是Android的新手，在这件事上如果有任何帮助，我将非常感谢！at org.tensorflow.
浏览 12提问于2021-03-19得票数 0
在那之后，我把模型放入Android Studio，并在我的摩托罗拉Moto G7 Power上用Adreno506GPU运行。 然而，在我的原始模型和TF Lite运行的模型之间有两个主要的区别。在计算机GPU计算上大大加快了推理速度，但在我的手机上，GPU上的推理速度比CPU慢约30倍。我的输入数组
浏览 36提问于2020-07-15得票数 1
我在两个类上训练了keras模型，并将其转换为.tflite模型。现在我想在android studio中使用这个模型在两个类之间进行简单的分类，当我从图片库中放入一个图像时。关于这个简单的方法，我在网上找不到任何帮助。在互联网上有相机的方法，但我不需要在我的简单项目中。
浏览 38提问于2020-06-28得票数 0
我一直在开发一个使用TensorFlow Lite的图形处理器代理来加快推理速度的AndroidStudio应用程序。它使用的模型接受一个大小为nx384的输入数组，并输出一个大小为nx1的数组，其中n是我希望在给定时间输入的384个大小的输入的数量。输出n只依赖于输入n。对于n=1，我没有问
浏览 36提问于2020-06-27得票数 2
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安卓系统支持TensorFlow吗？TensorFlow的安卓示例可以移植到运行安卓的东西上吗？如果是的话，最简单的方法是什么？
浏览 0提问于2017-02-28得票数 3
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我有一个TensorFlow Lite模型和一个Coral板，我想对开发委员会的TPU进行推断。在我的Python推理脚本中初始化TensorFlow Lite解释器时，我添加了"libedgetpu.so.1“作为实验委托，遵循了中的示例(链接在中)，但是推理速度与没有指定TPU实验委托时完全相同，因此我假设推断仍然在Dev的CPU上运行。在开发板上(
浏览 6提问于2020-03-20得票数 1
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我需要将自定义对象检测模型导出到TensorFlow Lite，以便能够在TensorFlow设备上运行，该模型在自定义数据集上进行了微调。我在Ubuntu18.04上使用了TensorFlow 2.4.1，到目前为止，我所做的就是：
生成一个保存的</
浏览 9提问于2021-02-25得票数 0
/bazel-bin/tensorflow/contrib/lite/toco/toco \ --input_format=TENSORFLOW_GRAPHDEF --output_format=TFLITE \
--output_file=./contrib/lite/toco/model_cmdline_flags.cc:337]检查失败:
浏览 3提问于2018-05-30得票数 2
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我正在尝试安装Tensorflow Lite在Raspberry Pi零W。我遵循的步骤，从官方网站()。
浏览 4提问于2021-06-11得票数 2
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我正在尝试在运行Android 9的Android设备上使用新的Google机器学习sdk，ML Kit。makes通过将谷歌的ML技术(如、TensorFlow Lite和)整合到一个SDK中，可以轻松地在应用程序中应用ML技术。无论您需要基于云的处理能力，移动优化的设备模型的实时功能，还是定制的TensorFlow
浏览 2提问于2019-02-06得票数 1
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我正在Raspberry Pi 3b上使用TF lite开发一个Tensorflow嵌入式应用程序，运行Raspbian Stretch。我已经将图形转换为平面缓冲区(lite)格式，并在Pi上原生构建了TFLite静态库。到目前一切尚好。但是应用程序是Python，似乎没有可用的Python绑定。Tensorflow Lite开发指南()声明“已经有了Python绑定和演示应用程序的计划。”然而，/tensorfl
浏览 1提问于2018-06-18得票数 11
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我正在尝试学习如何在Android上使用一些ML的东西。我让工作了，而且似乎工作得很好。于是我试着创建我自己的模型。我用来创建我自己的模型的代码是：import os
from tflite_model_maker然后，我用我的tflite文件替换了演示文件。但是当我运行demo时，我得到了以下错误：
jav
浏览 27提问于2021-05-27得票数 0
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我目前正在致力于单一图像超分辨率，我已经设法冻结了一个现有的检查点文件，并将其转换为tensorflow lite。但是，当使用.tflite文件执行推理时，对一个图像进行采样所需的时间至少是使用.ckpt文件恢复模型时的4倍。使用.ckpt文件进行推理使用session.run()，而使用.tflite文件进行推理则使用interpreter.invoke()。这两个操作都是在运行在典型PC上的Ubuntu18VM
浏览 0提问于2019-01-08得票数 18
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I创建了一个Tensorflow模型，该模型以单一的700x700 48维“图像”作为输入(输入形状为，使用Numpy's numpy.concatenate([array_of_images], -1)，当array_of_images是由16 700 x 700 JPEG图像组成的数组时)。将模型转换为Tensorflow Lite，并在Android上运行。没有转换
浏览 3提问于2020-04-26得票数 0
我们尝试使用deeplabv3和model 2在android上运行一个语义分割模型。我们采用TOCO和tflite_convert的官方tensorflow lite转换程序，借助官方的TensorFlow DeepLab模型动物园获得了bazel.The源冻结图。Aborted (core dumped)
我们还尝试了相同的命令，没有包含'allow_custom_ops‘和'post_training_qua
浏览 3提问于2018-11-09得票数 9
我致力于面部表情识别使用深度学习算法，即CNN，以识别用户的情绪，如高兴，悲伤，愤怒等。我已经训练和测试它在python中使用预先训练的VGG-16模型改变顶部3层来训练我的测试图像，以加快我使用Tensorflow的训练过程。测试准确率为62%。我已经将我的模型的架构和权重保存在train_model.h5文件中。 现在我必须在Android手机上实现它。为此，我使用了T
浏览 33提问于2019-05-15得票数 3
我正在为Android开发一个对象检测应用程序，我在使用ssd_mobilenet_v1_fpn模型进行培训时获得了良好的性能。Google：这里的非量化模型OneDrive：
bazel运行-c tensorflow这里的android
浏览 20提问于2020-09-16得票数 0
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我刚刚完成了诗人2: TensorFlow教程()。在本教程的最后，我能够在我的手机上运行教程中提供的MobileNet。的平均形状(0，)、预期(32 )不正确
我比较了教程中pb文件的</
浏览 0提问于2018-05-09得票数 1
系统信息我只是试图建立一个模型，以时间序列数据作为输入和计算rFFT/irFFTTFLITE模型的语音信号时，它会完美地返回相同的信号。但是，当我将它加载到Android并运行下面的代码时，它没有正确地加载TFLITE模型，并且在解释器中显示NULL：
private MappedByteBuffer loadMo
浏览 16提问于2021-04-02得票数 0
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问题使用bitmapOut.copyPixelsFromBuffer会得到错误的值。因此，目前-我使用NormalizeOp，在推断之后，我一个一个地“去”输出，但这需要非常长的时间。如何有效地将单个图像输入到TensorFlow Lite解释器中，并获得单个图像返回I在上运行TensorFlow <e
浏览 2提问于2020-04-11得票数 0
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