关于Tensorflow Lite Converter的tensorflow指南指出,推荐使用TFLiteConverter.from_saved_model()而不是TFLiteConverter.from_keras_model为什么要推荐呢? 这对于将Keras模型转换为TfLite意味着什么(当SavedModel不存在并且不是必需的时候)。我们是否应该仍然将Keras模型作为SavedModel保存到临时文件夹中,并使用.<
我在驱动器中保存了tflite模型,并在google中使用了以下代码converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model("D:\\FYP\\tflite floating point model converted_tflite\\converted_tflite")savedmodel.<
我正尝试在我的Coral Dev Board Mini上使用YAMNET model made for the Coral Board,但我无法使其工作,因为我得到以下错误: Traceback (most我使用的代码片段是: import tflite_runtime.interpreter as tflite
delegate = tflite.load_delegate('libedgetpu.so]) 如果我不使用委托,我会得到同样的错误。我的tflite</e