Tensorflowlite中的NNAPI Delegate将共享内存用于图形的输入和输出张量。但是,共享内存池的名称是硬编码的("input_pool"和"otput_pool"): // Create shared memory pool for inputs and outputs._.reset(
new NNMemory(nnapi_, "output_p
我一直在遵循this教程在我的应用程序中实现Crashlytics。WARNING: /home/sensen/GIT/UntitledFolder2/tensorflow/tensorflow/contrib/lite/java/BUILD:43:12: in srcsattribute of android_library rule //tensorflow/contrib
我有一个将要部署在ARM64平台上的TensorFlow模型,我想将其转换为tflite模型。我很难在tf网站上找到关于如何为这两个API调用Flex委托的文档。我偶然发现了一个头文件("tensorflow/lite/delegates/flex/delegate_data.h"),它似乎与这个问题有关,但在我的C++项目中包含它会产生另一个错误: In file/tensorflow</e
现在的问题是,当我试图通过pyinstaller编译程序时,生成的文件大约为290 it,因为它试图编译整个tensorflow包和它不想要的依赖项。更不用说,在尝试提取文件时,启动非常慢。正如您所看到的,它只是一个简单的代码,它在图像文件夹中运行,并将它们识别为一个模因或非模因内容来清理我的whatsapp文件夹。import os
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataG
信息
我通过C(遵循)在Android的本地环境中使用Tensorflow-Lite,但是与通过Java (on )的GPU委托相比,运行时要长得多。提供了C头和共享库,但似乎共享库不包含GPU委托,而只包含配置委托的框架(TfLiteDelegate对象和TfLiteDelegateCreate())。我试着遵循的委托使用示例,但我似乎无法配置GPU委托。Docker容器不包括工具链(尝试在 <e