如何在android上部署keras预训练模型
错误为：
java.lang.IllegalArgumentException: Internal error: Failed to resize 0-th input: Attempting to resize a fixed-size tensor.
谁能帮帮我吗？
共有1个答案
如果你是android的新手，请浏览这个关于TensorFlow-Lite的免费课程
https://www.udacity.com/course/intro-to-tensorflow-lite-UD190
这将为您介绍在android上的部署
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本文向大家介绍Keras使用ImageNet上预训练的模型方式，包括了Keras使用ImageNet上预训练的模型方式的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧！ 在以上代码中，我们首先import各种模型对应的module，然后load模型，并用ImageNet的参数初始化模型的参数。 如果不想使用ImageNet上预训练到的权重初始话模型，可以将各语句的中
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文章信息 通过本教程，你可以掌握技能：使用预先训练的词向量和卷积神经网络解决一个文本分类问题 本文代码已上传到Github 本文地址：http://blog.keras.io/using-pre-trained-word-embeddings-in-a-keras-model.html 本文作者：Francois Chollet 什么是词向量? ”词向量”（词嵌入）是将一类将词的语义映射到向量空间
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问题内容： 我有一个训练了40个时代的模型。我为每个纪元保留了检查点，并且还用保存了模型。培训代码为： 但是，当我加载模型并尝试再次对其进行训练时，它会像以前从未进行过训练一样从头开始。损失不是从上一次训练开始的。 使我感到困惑的是，当我加载模型并重新定义模型结构并使用时，效果很好。因此，我相信模型权重已加载： 但是，当我继续进行此训练时，损失与初始阶段一样高： 我在这里和这里搜索并找到了一些保存
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我在amazon sagemaker上使用aws blazingtext算法训练了一个模型，并且我能够使用sagemaker部署一个endpoint。然而，在我的情况下，这是不符合成本效益的，我想在本地运行它。我发现这方面的文档很混乱。 我拥有的是一个经过训练的模型，它被保存为一个“model.tar.gz”文件，我从s3 bucket下载了这个文件。我在网上读到，您可以使用tensorflow和
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问题内容： 一般来说，我只是从keras和机器学习开始。 我训练了一个模型来对2类图像进行分类，并使用进行保存。这是我使用的代码： 它成功地以0.98的准确度进行了训练，相当不错。为了在新图像上加载并测试该模型，我使用了以下代码： 它输出： [[0]] 为什么不给出类的实际名称，为什么？ 提前致谢。 问题答案： keras Forecast_classes（docs）输出类别预测的numpy数组。
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我有一个预先训练好的模型，我正在从S3 Bucket加载到AWS SageMaker笔记本实例中，在提供测试图像用于从S3 Bucket进行预测后，它会根据需要为我提供准确的结果。我想部署它，这样我就可以有一个endpoint，我可以进一步与AWS Lambda函数和AWS API网关集成，这样我就可以使用实时应用程序的模型。知道如何从AWS Sagemaker笔记本实例部署模型并获取其endpo