我正在尝试构建一个TFLite模型,它由用于检测的efficientdet和用于识别的keras-ocr (只是识别器模型)组成,我需要它在移动设备上运行得更快。我想要完全量化模型,但在Netron中检查模型时发现模型有一些子图,而TFLite不支持带子图的模型的量化。List of subgraphs in model 这是我正在使用的功能模型定义,以及我认为生成子图的层。)
我正在加载keras保存的模型并得到错误。\lib\site-packages\keras\layers\core.py", line 626, in __init__TypeError: ('Keyword argument not understood:', 'module') 我已经检查了我用来在电脑上保存模型和当前Keras</em
我试图了解如何读取本地图像,如何将它们用作TensorFlow ,并使用TF数据集训练Keras模型。我跟踪TPU 。唯一不同的是,我想阅读我的一组图像,并对它们进行培训。模型trained_model。但此时,代码会出现以下错误:错误来自keras,它对给定的输入执行这样的检查from keras import backend as K
K
在Keras中,为什么input_shape在将批处理维度作为参数传递给像Dense这样的层时不包含批处理维度,而在将input_shape传递给模型的build方法时却包含批处理维度?import tensorflow as tf model1= tf.keras.Sequential([Dense(1, input_shape=[10])])
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