寡人刚接触这个玩意，mobilenet顾名思义就是将模型放在mobile中的net，也就是可以落地的网络，这个mobilenet是用的slim这个东西，但这个东西只发现了CNN的应用落地，如果有RNN的就好了。
slim=tf.contrib.slim
几种重新培训MobileNet以便与TensorFlow.js一起使用的方法对我来说都失败了。有没有办法用TensorFlow.js来使用重新训练的模型？ 使用基于hub的现代教程和使用似乎都失败了。 null null 目的是加载mobilenet，使用自定义数据重新训练，并在TensorFlow.js中使用它。遵循这两个教程似乎都失败了。这可以在Node.js内部完成吗？还有别的办法吗？我在哪
我是Tensorflow的初学者，请原谅我这个简单的问题，但我在哪里都找不到这个答案。我正致力于将mobilenet分段模型(http://download.tensorflow.org/models/deeplabv3_mnv2_pascal_trainval_2018_01_29.tar.gz)转换为Tensorflow-lite，用于移动推理，已经用了一个多星期了，但没有成功。我无法正确定义
我使用默认的ssd mobilenet v1 fpn模型进行对象检测。它在我的笔记本电脑上运行得非常好，但当我尝试在android上部署tflite文件时，它给我的错误是： null A/LIBC：致命信号6(SIGABRT)，代码-6（在tid 25346（推断）中） 但当我使用ssd mobilenet v1时，应用程序运行得非常好 谁能指导我该怎么做？任何帮助都是很大的
正如您在TensorFlow中实现的量化MobileNet模型的屏幕截图中看到的那样，仍然有一些浮动操作。量化是通过graph_transform工具在TensorFlow中完成的。 图像中的红色椭圆在右侧大小文本框中有其描述。“depthwise”是一个“depthwiseConv2Native”操作，需要“DT_FLOAT”输入。 尽管较低的Relu6执行8位量化操作，但结果必须经过“（Rel
我一直试图按照这个过程在Google Coral Edge TPU:Edge TPU模型工作流上运行一个对象检测器（SSD MobileNet） 我已经成功地用对象检测API训练和评估了我的模型。我有检查点格式和tf SavedModel格式的模型。根据文档，下一步是转换为。使用训练后量化的tflite格式。 我试图效仿这个例子。export_tflite_graph_tf2.py脚本和运行后的转
我已经使用Keras来微调MobileNet v1。现在我有，我需要将其转换为TensorFlow Lite，以便在Android应用程序中使用。 我使用TFLite转换脚本。我可以在没有量化的情况下进行转换，但我需要更高的性能，所以我需要进行量化。 如果我运行此脚本： 它失败了： F tensorflow/contrib/lite/toco/tooling\u util。cc:1634]Arra
我正在研究谷歌最近发布的“SSD-Mobilenet”模型，用于目标检测。模型从以下位置下载：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/object_detection/g3doc/detection_model_zoo.md 从网站下载的冻结图形文件按预期工作，但量化后精度显著下降（主要是随机预测）。 我建立了tensorflow r1。2
