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然而，在第二天，我已经开始怀疑我是否过于偏袒C语法和命令式编码，无法做到“正确”。 | 1 -> let b = ops.[ops.[i+2]]
浏览 0提问于2020-03-23得票数 2
试图解决另一个这样的，我提出了以下的算法，我认为这是相当优化的。然而，当在所有解决方案上运行DotNetBenchmark时，我感到非常惊讶的是，与387 ms相比，我的代码运行在一个惊人的平均水平上，而其他一些解决方案的答案却非常出色。int CalcMe(string input) // I used Marc Gravel's input generation method var operands = input.Split(' ');
var j
浏览 1提问于2018-03-28得票数 3
我想知道是否有可能检索那些没有主键但具有确保一个(或多个)列唯一的约束的表的网络更改(类似于cdc.fn_cdc_get_net_changes_<capture_instance>(from_lsn , to_lsn, 'all with mask') )。
浏览 2提问于2018-07-18得票数 0
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$mailer->send()) {
echo 'Message could not be sent to Ops.
浏览 5提问于2014-05-27得票数 2
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我定义并精调移动多语言bert模型，该模型使用以下keras代码构建：tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS, # enable TensorFlow Lite ops.
tf.lite.OpsSet.SELECT_TF_O
浏览 28提问于2022-05-09得票数 0
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converter.target_spec.supported_ops = []
tflite_model = converter.convert() 我得到的错误是：
浏览 106提问于2021-07-20得票数 0
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do_classify: Begin"); Context c= getApplicationContext(); Gestures model = Gestures.newInstance(c);
浏览 3提问于2021-09-27得票数 1
我在Android上使用Tensorflow lite，官方Python代码在使用TF.lite.Interpreter之前使用下面的代码，但是这段代码使用的是TensorFlow模块，这在Android中是不可用的。TensorFlow应该如何实现双三次调整方法？img_input = img_resized.numpy()
reshape_img = img_input.res
浏览 5提问于2020-12-08得票数 0
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我在Keras用Dropout训练了一个密集的、完全连接的神经网络，现在我想用TFlite来部署它。为了对模型中的行为进行抽样，我们在预测时间内保持丢失(我们使用该模型来优化一个上下文多武装匪徒)：，我的问题是:在tflite模型中，是否也有一个保持辍学的方法？也许是硬码辍学？
浏览 3提问于2021-10-05得票数 0
python3.6/site-packages/tensorflow/python/ops/gen_array_ops.py"""...
浏览 16提问于2019-07-27得票数 4
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这是开放的分类表格。idPost | idCategory | type | title | descriptionidHit | idPost | hitTime我想在blow示例中创建变量$sql = mysql_query("SELECT * FROM oc_posts ORDER BY title ASC");
$productCount = mysql_num_r
浏览 0提问于2012-07-05得票数 0
1回答
我正在努力将运行获得的冻结推理图转换为TFLite模型。import tensorflow as tf
output = ["detection_boxes", "detection_scores", "detection_multiclass_scores", &
浏览 3提问于2020-12-11得票数 0
1回答
toco_tooling.cc:481] We are continually in the process of adding support to TensorFlow Lite for more opsenable_mlir_converter)
Exception: We are continually in the process of adding support to TensorFlow Lite for more ops
浏览 6提问于2021-04-25得票数 1
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所以这就是我的模型layers.Dense(40, activation='tanh'),])
initial_learning_rate=0.00
浏览 10提问于2022-07-20得票数 0
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我目前正在构建一个模型，以便在我的nano 33 BLE感应板上使用它来通过测量湿度、压力和温度来预测天气，我有5个类。我已经使用kaggle数据集对其进行了训练。 df_labels = to_categorical(df.pop('Summary')) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df_featur
浏览 56提问于2021-02-01得票数 1
我有一个使用TimeDistributed层的基于MobileNetV2的模型。我想将该模型转换为TensorFlow精简模型，以便在智能手机上运行它，但有一个未定义的操作。 代码如下： import tensorflow as tf
include_top=False,
浏览 74提问于2021-11-08得票数 0
我为做了一个预先训练过的模型。现在，为了减少运行时并在生产中使用它，我必须量化权重。我有两个选项，因为没有直接转换到ONNX。
看看，代码块x_input = jnp.zeros((1, 28, 28)) [serving_f
浏览 11提问于2022-06-25得票数 0
我有一个.tflite模型，它使用名为MaxPoolingWithArgmax2D、MaxUnpooling2D和Convolution2DTransposeBias的自定义操作。这些操作实际上不是自定义操作，因为它们已经存在于tensorflow中(、、)有没有一种方法可以构建tensorflow源代码，而无需为这些操作编写自定义实现，因为它们已经存在于库中？唯一的问题是，我使用的模型已经将它们重命名，因此它们被识别为自定义操作。我的目标是使用这个模型进行推理。
编辑:这些操作不是select操作。它们是存在于基础库中的内置操作
浏览 2提问于2021-04-21得票数 0
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