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我从Custom Vision下载了一个tensorflow模型，并希望在珊瑚tpu上运行它。因此，我将其转换为tensorflow-lite，并应用混合训练后量化(据我所知，这是唯一的方法，因为我无法访问训练数据)。你可以在这里看到代码：当我尝试为边缘tpu编译它时，我得到了以下结果： INFO: In
浏览 3提问于2019-08-11得票数 2
我正在尝试使用Google edgetpu_compiler将两个现有的tflite模型合并成一个，跟踪。我正在使用谷歌的两个。此错误指示已为Coral设备编译模型。事实上，这些模型已经为Edge TPU编译好了，但我正在尝试将这两种模型结合起来。我是做错了什么，还是组合边缘TPU模型不受支持？下面是我正在运行的命令和输出： mobilenet_ssd_v2_coco_quant_postprocess_edge
浏览 3提问于2019-10-21得票数 0
const std::string model_path = "/home/pi/mobilenet_ssd_v2_coco_quant_postprocess_edgetpu.tflite";FlatBufferModel> model = interp
浏览 25提问于2020-02-06得票数 0
我使用Vision AutoML来训练一个专门的模型。我的数据集包含全景图片(3000x1500px)。该模型在tensorflow.lite (2.5.0)上运行良好。但我想把它装到Coral Edge TPU上。当我使用edge_compiler时，如果出现此错误，请失败：
边缘TPU编译器版本15.0.340273435 loc("reshape_output&qu
浏览 1提问于2021-04-08得票数 0
我买了一个珊瑚边缘TPU，我的覆盆子Pi使用TensorFlow Lite。这里的例子使用了他们自己的框架。Tensorflow核心库支持这个设备吗？
设计用于推理的Colar Edge TPU。没有FP32或FP16操作单元。而提供者的图书馆也没有它。所以我想做什么是不可能的。而Tensorflow核心库也不支持这个设备。
浏览 9提问于2020-02-17得票数 1
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Google支持Tensorflow C++ API吗？我找不到任何正面或负面的声明，也找不到样例代码或API引用。这是否意味着它不受支持？
浏览 0提问于2018-10-19得票数 1
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我已经知道TensorFlow Lite (TFL) Google，例如通过 (Linux )。
但是，我想知道 (TFLM)是否也兼容。我想做的是设计一个裸金属(没有操作系统，所以没有Python等)嵌入式系统采用Cortex-M单片机，并使用TPU加速使用TFLM的图像分类器。显然，谷歌也有一个类似的系统-- ，它安装了一个Cortex-M，并根据产品描述“支持TensorFlow Lite和TensorFlow Lite fo
浏览 21提问于2022-03-23得票数 0
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我正在使用MobileNetV2，并试图让它为Google服务。除了Compiler之外，一切看起来都正常，抛出一个随机错误，Uncaught application failure。例如，我在tflite_convert中使用这个 --graph_def_file=optimized_graph.pb \
--output_format=TFLITE
浏览 2提问于2019-03-24得票数 1
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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
浏览 6提问于2020-03-20得票数 1
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我已经在Google Cloud上设置了一台TPU机器，我认为我做得很正确，因为当我运行ctpu status时，它会返回RUNNING。但是，我有一个Python脚本，我正在尝试运行它，并且我希望它使用TPU。但是，根据终端中输出的前几行，它仍在使用CPU。17179869184}physical_device_desc:
浏览 16提问于2020-04-21得票数 1
我有一个预先训练(BigGAN)的tensorflow模型，另一个用户开发这个模型来创建图像，我想用它来生成新的图像。Google (启用TPU处理)来使用以下代码恢复模型：import os
tf.config.experimental
浏览 9提问于2020-08-20得票数 4
这些天来，我试图跟踪一个错误的部署TF模型与TPU的支持。
对于最后一点，我使用了TFLite转换器的Python。现在，如果我想使用珊瑚TPU棒，我必须量化我的模型(我在培训期间考虑到这一点)。我所要做的就是修改我的转换器脚本。另外，在用edgetpu_compiler编译并部署它(用C++ API加
浏览 0提问于2019-07-17得票数 31
直到最近，我一直在训练一个基于MobileNetV2的TF-1.15模型。经过培训，我一直能够运行这些命令来生成TFLite版本： tf.lite.constants.FLOAT16]得到的模型足够快，当我们的An
浏览 2提问于2021-03-24得票数 1
我在Google codelabs 中看到了一个示例implementation 'org.tensorflow:tensorflow-android:1.2.0-preview'我知道TensorFlow Lite帮助开发人员在移动设备中使用该模型
浏览 1提问于2018-11-20得票数 0
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我有一个关于使用TPU的问题。当我对dataset使用.cache()时，数据缓存在哪里？是缓存在租用的VM实例的RAM中(例如n1-standard-2)，还是缓存在TPU的内存中。换句话说，如果我有一个~30G的数据集，我是否需要租用一个RAM > 30G的VM实例来有效地缓存数据，或者数据被缓存在TPU内存中，我不需要担心VM实例的大小。同样的问题是在哪里进行数据增强，是在虚拟机实例的CPU中</
浏览 12提问于2020-06-29得票数 1
我正在尝试让一个Mobilenetv2模型(对我的数据的最后一层进行再训练)在Google edge TPU Coral上运行。我遵循这个虚拟的https://www.tensorflow.org/lite/performance/post来做训练后的量化。docs/edgetpu/compiler/#usage)时，我会得到以下输出： edgetpu_compiler Notebooks
浏览 50提问于2019-07-28得票数 8
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我有一个名为"model.h5“的TensorFlow Keras模块。我想从它生成tflite。为此，我使用了下面提到的代码。我使用的是tensorflow版本'2.0.0‘。import tensorflow as tffrom tensorflow import lite
dataset_dir = "C:\\Users\\Ravitf.cast(image / 255., tf.f
浏览 115提问于2020-06-17得票数 2
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我试图找出在TensorFlow中(在单机执行环境中)运行多个经过预先训练的模型以进行推理的最佳方法。我读过几个关于这方面的问题，但我还是有点困惑。例如，让我们假设在两个不同的进程/线程中运行2个深网络。据我所知，我也可以这样做：
使用<em
浏览 5提问于2017-11-27得票数 2
一个很大的问题是-我们是否可以导出训练好的模型进行离线推理，比如使用tensorflow或tensoflow？
浏览 5提问于2018-08-16得票数 13
我想确定我执行的获得yolov2-lite模型的tflite的下列步骤是否正确？此命令使用yolov2-tiny.pb和yolov2-tiny.meta创建build_graph文件夹。Step2将pb转换为tfliteimport tensorflow as tf open(tflite_file,'wb')
浏览 7提问于2019-11-04得票数 0
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