1回答
我在Ubuntu 18.04机器上训练并量化了Tensorflow模型，并将其转换为tflite格式。然后我将其部署到配备了NPU加速器、和的Linux Yocto板上。我注意到，当使用PC上的CPU和电路板上的NPU+NNAPI进行推理时，相同的tflite模型会输出<em
浏览 50提问于2021-05-28得票数 0
下面是NNAPI的系统架构。
NNAPI在Android8.1(level27接口)或更高版本上可用。如果我尝试在android 8.1下使用GPU委派，会发生什么？
浏览 1提问于2019-11-25得票数 0
2回答
有人尝试在Android上运行对象检测或crnn模型吗？我试着运行crnn模型(序列化的pytorch)，但在华为P30 lite上需要1秒，在三星J4酷睿上需要5秒。Huawei P30 lite GPU : Mali-G51 MP4
CPU : quad coreGPU : Adreno 308 android设备中的
浏览 37提问于2020-04-24得票数 3
回答已采纳
我想基于示例https://github.com/googlesamples/android-ndk/tree/master/nn_sample创建一个简单的神经网络。是否可以使用Tensorflow上的帮助，仅使用Java上的Android工具来创建此应用程序
浏览 17提问于2019-06-20得票数 1
回答已采纳
我使用以下代码更改电话上的委托(G3226) if(delegateNum == 1){ d.tfLite= new Interpreter(loadModelFile(assetManager, modelFilename), option
浏览 1提问于2020-01-29得票数 2
回答已采纳
我正在小米MI9上使用TFLite模型基准测试工具1对各种tensorflow-lite模型进行基准测试。我注意到，当我在Androids神经网络API上启用推理时，许多模型的性能会变差。使用NNAPI时，模型表现较差的原因可能是什么？ 我的猜测是，太大的模型不能在手机的协处理器上正确执行，必须将数据来回发送到
浏览 55提问于2019-04-30得票数 3
NNAPI可在Android8.1上使用。但是我想在安卓7&8(arm64)上使用NNAPI。NNAPI由tensorflow-lite使用.
浏览 3提问于2018-06-06得票数 2
回答已采纳
我用我的MatePad代码在C++ Pro(Kirin 990)上成功地运行了它。我特别为NNAPI编写的是SetAllowFp16PrecisionForFp32和AllocateTensors之前的UseNNAPI。我检查了adb logcat的日志，发现armnn和lite适配器(我认为两者都是华为的NNAPI驱动程序)无法支持主要的操作，比如CONV_2D和NNAP
浏览 7提问于2020-06-19得票数 1
与keras (h5)模型相比，Tensorflow的预测速度非常慢。这种行为在Colab和Windows 10系统上是相似的。我将标准的VGG16模型转换为有优化也有无优化(converter.optimizations = tf.lite.Optimize.DEFAULT)
tflite无
浏览 0提问于2021-04-01得票数 0
NNAPI1.1已经支持SPACE_TO_BATCH_ND和BATCH_TO_SPACE_ND操作系统，但是目前的TFLite代码还没有实现。请参阅：case tflite::BuiltinOperator_SPACE_TO_BATCH_ND: break;
浏览 1提问于2019-02-13得票数 0
回答已采纳
我有一个量化的TensorflowLite模型，我正在加载到运行Android11的Pixel 3上。我使用Tensorflow Lite 2.5构建了这个模型，我使用的是每晚为Android构建的Tensorflow。/OperationsUtils(16
浏览 5提问于2021-03-22得票数 0
回答已采纳
1回答
我试图将py文件编译为二进制文件，该二进制文件简单地从json文件读取模型并通过导入的模型预测输出。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
浏览 2提问于2020-06-16得票数 1
回答已采纳
因为我找不到这样的答案，所以我尝试转换一个公共模型()。我试图在python中直接使用这些模型，但是结果就像垃圾一样。
下面是我使用的代码，我遵循了这个。我尝试了不同
浏览 8提问于2021-09-24得票数 0
我已经将模型从常规的TF 1.x会话转换为.tflite文件，方法是:首先创建一个检查点和一个保存的失重图形(.pbtxt)，然后使用freeze_graph()函数将模型冻结到一个具有图形权重的.pb中，最后在冻结的模型文件上运行tflite_convert命令。在那之后，我把模型放入Android Studio，并在我的摩托罗拉Moto G7
浏览 36提问于2020-07-15得票数 1
1回答
移动GPU上的Mxnet
、、、、
由于我担心手机的执行时间性能，我想知道它是否运行在移动电话的GPU (Android/iOS)上。文档中提到，它可以使用多个CPU和GPU进行培训，但还不清楚是否可以在移动电话上使用GPU进行推理。它提到了对BLAS的依赖，因为它似乎在移动上使用CPU。有人能告诉我是否可以使用移动GPU和mxnet进行推理吗？如果没有，我的其他选择是什么？
浏览 2提问于2016-11-18得票数 1
回答已采纳
1回答
我有一个tflite模型，运行在珊瑚USB，但我也运行在CPU (作为通过一些测试时，珊瑚USB是不可用的)。从下载模型和标签的地方。我想加载一个替代版本的相同的模型，让我执行没有珊瑚USB加速器(即仅在CPU)。w
浏览 2提问于2021-02-22得票数 1
回答已采纳
我正在尝试用c++模型测试简单的tensorflow lite TensorflowLite代码。它得到两个浮动和做xor。然而，当我改变输入时，输出不会改变。我想行interpreter->typed_tensor<float>(0)[0] = x是错误的，所以输入没有正确的应用。我应该如何更改代码才能正常工作？tflite::InterpreterBuilder(*model, resolver)(&interpreter);
浏览 0提问于2018-05-03得票数 7
回答已采纳
1回答
tflite合并模型与条件预测
、、、、
如何利用tflite中前两个模型的预测条件，将三个CNN模型合并成一个单一模型？
我首先尝试解释我的实际解决方案和我实现的步骤。我的想法是，我训练了三个不同的模型来区分四个最后的类，前两个模型预测两个输出(一个最后级(fc)和一个子级(sc))，第三个模型预测</em
浏览 29提问于2022-03-15得票数 0
我们在转换经过预先训练的Tensorflow模型时遇到了问题，我们将其作为以下文件snapshot_140.ckpt.meta对于tensorflow lite，当我们使用转换后的tflie文件进行预测时，所有的预测都在Nan而正常的tensorflow模型加载时给出了正确的回归预测。然后，将TFli
浏览 1提问于2019-05-22得票数 2
我已经训练和测试它在python中使用预先训练的VGG-16模型改变顶部3层来训练我的测试图像，以加快我使用Tensorflow的训练过程。测试准确率为62%。我已经将我的模型的架构和权重保存在train_model.h5文件中。 现在我必须在Android手机上实现它。为此，我使用了Tensorflow-Lite，因为它适用于android手机。这是我在转换时所做的： from tensorflo
浏览 33提问于2019-05-15得票数 3
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号