开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

tflite_runtime："op builtin_code out of range: 131.您是否正在使用旧的TFLite二进制文件和较新的模型?“使用YAMNET模型

tflite_runtime是一个用于在移动设备和嵌入式系统上运行TensorFlow Lite模型的运行时库。它提供了一种轻量级的方式来执行机器学习推理，使得在资源受限的环境中使用模型变得更加便捷。

关于报错信息："op builtin_code out of range: 131.您是否正在使用旧的TFLite二进制文件和较新的模型?“这个错误提示表明您可能在使用旧版本的TFLite二进制文件与较新的模型进行推理。

为了解决这个问题，您可以尝试以下步骤：

确认您正在使用最新版本的tflite_runtime库。您可以查看官方文档或GitHub仓库来获取最新版本的库文件。
检查您的TFLite模型是否与使用的tflite_runtime库版本兼容。确保使用相应版本的模型文件以匹配库的版本。如果您的模型是使用较新的TFLite版本导出的，您可能需要升级您的tflite_runtime库。
检查您的代码中是否存在其他问题，例如模型文件路径是否正确、输入数据是否符合模型的要求等。

关于YAMNET模型，它是一种用于音频分类的预训练模型，可以识别不同的音频类别，如乐器音频、人声、环境声音等。它在许多音频相关的应用场景中都有广泛的应用，例如媒体内容分析、语音识别、声音事件检测等。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云AI音视频：https://cloud.tencent.com/product/av
腾讯云音视频处理：https://cloud.tencent.com/product/vod
腾讯云人工智能：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
腾讯云移动开发：https://cloud.tencent.com/product/mobility
腾讯云存储：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云区块链：https://cloud.tencent.com/product/baas
腾讯云元宇宙：https://cloud.tencent.com/solution/vr

请注意，以上链接是为了方便提供腾讯云相关产品的介绍，仅供参考。如果您需要详细了解这些产品，建议您访问腾讯云官方网站以获取最准确和最新的信息。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

精通 TensorFlow 1.x：16~19

要将 TensorFlow 集成到您的应用中，首先，使用我们在整本书中提到的技术训练模型，然后保存模型。现在可以使用保存的模型在移动应用中进行推理和预测。...，该二进制文件使用训练的模型来计算预测并将预测发回。...TFLite 是 TensorFlow Mobile 和 TensorFlow 的一个非常小的子集，因此使用 TFLite 编译的二进制文件非常小，并提供卓越的表现。...=mymodel_nodes --input_shapes=n,h,w,c 现在，在步骤 4 中保存的.tflite模型可以在使用 TFLite 二进制文件进行推理的 Android 或 iOS 应用中使用...在您的应用中包含 TFLite 二进制文件的过程不断发展，因此我们建议读者按照此链接中的信息在您的 Android 或 iOS 应用中包含 TFLite 二进制文件。

4.9K1 0

tf.lite

(弃用)二、tf.lite.OpHint类它允许您使用一组TensorFlow操作并注释构造，以便toco知道如何将其转换为tflite。这在张量流图中嵌入了一个伪函数。...本质上，这个伪op中的任何“输入”都被输入到一个标识中，并且属性被添加到该输入中，然后由构成伪op的组成ops使用。...这个值可以从get_output_details中的'index'字段中获得。返回值：一个函数，它可以返回一个指向任意点的内部TFLite张量状态的新的数字数组。...(默认错误)allow_custom_ops:布尔值，指示是否允许自定义操作。当false时，任何未知操作都是错误。如果为真，则为任何未知的op创建自定义操作。...布尔值，指示是否对转换后的浮点模型的权重进行量化。模型大小将会减小，并且会有延迟改进(以精度为代价)。

5.3K6 0

TensorFlow 智能移动项目：11~12

“检测对象及其位置” 和，然后可以期望模型以低延迟和较小的二进制大小运行。...tflite_simple_example和 tflite_camera_example），并启动了，您可以在您的 iOS 设备中安装和运行它们（简单的应用也可以在您的 iOS 模拟器上运行）。...在 iOS 中使用转换后的 Core ML 模型在将两个 Core ML 模型文件HouseLR.mlmodel和HouseSVM.mlmodel添加到新的基于 Swift 的 Xcode iOS 项目中之后...TensorFlow 发行页面中尝试使用较新的版本，或者通过git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow克隆最新的 TensorFlow 源，并修复所有可能的问题..., -0.03525301, -0.00400378]) 环境中的每个步骤（动作）将导致新的观察，动作的奖励，剧集是否完成（如果是，则您无法采取任何进一步的步骤）以及一些其他信息： obs, reward

4.3K1 0

TensorFlow 2.0 的新增功能：第三、四部分

如果答案是肯定的，那么您将如何使用它？您正在寻找的答案是推理。简而言之，推理过程是确保机器学习模型可用于满足实际用户需求的基础。...API 使我们能够使用简单的 Python 编写 TensorFlow 图和模型。...该工具与 TensorFlow 二进制文件捆绑在一起。如果您通过从源代码构建 TensorFlow 来安装它，则必须单独安装它。有关安装说明，请参见这里。...速度的首次提高来自模型存储的基本格式。.tflite模型文件以FlatBuffer格式存储，其中包含模型的简化形式和二进制形式。...通过使用FlatBuffers，TFLite 可以绕过许多传统的文件解析和非解析操作，这在计算上非常昂贵。 TFLite 模型优化也一直延伸到设备上的硬件。

2.4K2 0

基于Aidlux平台的工业视觉缺陷检测

图片图片图片成像质量是根本，好的算法可以锦上添花影响因素：图片图片该项目为医疗注射器缺陷检测，要求检观出汗射器是否有质量缺路(缺件或者多件)，检测对象分别为，胶暴、推杆承部针尾品、针嘴、媒口、小较暴，...训练:使用改进的yolov8进行训练得到模型。模型上线:模型转换、量化等，使模型满足部署平台的上线要求，这里使用Aidlux进行部署。...训练yolov8n模型使用main.py文件，训练模型或者转换为onnx模型加载自己的yaml文件，再加载预训练模型，将预训练权重移植到新模型中，这样就可以开始训练yolov8模型了。...: tflite模型和推理的py文件手机设备打开AidLuxPC网页登录AidLux，默认用户为root，密码为aidlux将images、tflite模型文件以及tflite.py文件放入到home目录中打开...Aidlux工程实践内容全是干货，同时过程也遇见了很多问题，但是龙哥和训练营的其他同学们都很认真为其他学员解决，耐心辅导，对我来言，刚刚接触这一领域，以及Aidlux平台的使用，让我耳目一新。

3163 0

业界 | TensorFlow Lite 2019 年发展蓝图

我们希望您了解一下 TensorFlow Lite 2019 年规划的总体概览，可能会因各种因素而随时变化，并且下列内容的先后顺序并不反映优先次序。...易用性支持更多 op 根据用户反馈优先处理更多 op op 版本控制和签名 op 内核将获得版本号 op 内核将可以通过签名识别新转换器实现新的 TensorFlow Lite 转换器，该转换器将能更好地处理图形转换...（即控制流、条件语句等）并取代 TOCO 继续改进 TF Select Op 支持更多使用 TF Select（例如哈希表、字符串等）的转换类型在通过 op 剥离使用 TF Select Op 时支持更小的二进制文件大小...控制流和设备端训练增加对控制流相关 op 的支持增加对设备端训练的支持新 API 将新的 C API 作为语言绑定和大多数客户端的核心 iOS 版 Objective-C API iOS 版 SWIFT...NN API 的支持框架可扩展性通过自定义优化版本支持简便的 CPU 内核重写 GPU 委派继续扩展对 OpenGL 和 Metal op 的总支持 op 开源提升 TFLite CPU 的性能

8032 0

使用Tensorflow进行实时移动视频对象检测

为减少障碍，Google发布了Tensorflow对象检测API和Tensorflow Hub等开源工具，使人们能够利用那些已经广泛使用的预先训练的模型（例如Faster R-CNN，R-FCN和SSD...设置项目目录为了使项目易于阅读，将在主项目目录中创建三个子文件夹： data — 用于存储模型数据的文件夹（例如* .record，*。...模型配置和训练下载预训练的模型正如在开始时提到的，将使用预先训练的模型，而不是从头开始设计模型，检测模型动物园收集了广泛使用的预先训练的模型的列表。...它使设备上机器学习推理具有低延迟和较小的二进制大小。它使用诸如量化内核之类的技术来构建更小和更快的（定点数学）模型。目前仅支持SSD型号。目前不支持类似fast_rcnn之类的模型。...将保存实际的模型文件，ios/ObjectDetection/Model其中包含模型文件（detect.tflite）和标签映射文件。需要覆盖模型中的模型文件和标签图。

2.1K0 0

TensorFlow：使用Cloud TPU在30分钟内训练出实时移动对象检测器

编译：yxy 出品：ATYUN订阅号是否能够更快地训练和提供对象检测模型？...我们将使用配置文件执行此操作，我们将在下一步中设置该配置文件。我们的配置文件为我们的模型提供超参数，以及我们的训练数据、测试数据和初始模型检查点的文件路径。...使用Cloud ML Engine上使用Cloud TPU训练量化模型机器学习模型有两个不同的计算组件：训练和推理。在此示例中，我们正在利用Cloud TPU来加速训练。...机器学习模型的输出是一个二进制文件，其中包含我们模型的训练权重 - 这些文件通常非常大，但由于我们将直接在移动设备上提供此模型，我们需要将其设置到尽可能小。这时就要用到模型量化。...我们需要做的就是将应用程序指向我们新的detect.tflite文件，并为其指定新标签的名称。

4K5 0

深度学习算法优化系列六 | 使用TensorFlow-Lite对LeNet进行训练时量化

然后训练得出.pb文件，放到指令TFLiteConverter里去实现第二步完整的量化，最后生成tflite模型，实现int8计算。...接下来我们需要将checkpoint模型文件转换成freeze pb文件，当然保存为saved_model模型也是可以的，因为昨天介绍过了保存为saved_model然后转换为tflite模型，所以今天介绍这种新的也是更加常用的转换方式...将checkpoint模型保存为pb模型的代码如下： # 将存储了伪量化信息的freeze pb文件转换成完全量化的tflite文件，可以看见量化完之后文件内存基本减小到1/4 def convert_to_tflite...文件夹下生成eval_graph.tflite模型了。...可以大概算出来mean和stddev取[0,1]是满足这个关系的。接下来我们写3个测试函数来测试一下原始的checkpoint模型，pb模型和tflite模型的表现。

1.7K2 0

【免费教学】Tensorflow Lite极简入门

，方便装载、保存和使用数据。...拓展名为 .pb 的是二进制 binary 文件；而 .pbtxt 格式的则是更具可读性的文本文件。但是，实际使用中，二进制文件有着相当高的执行效率和内存优势。...假如你已经得到了一个“够用”的模型了，而且你也没有源代码或者数据来重新进行训练，那么就使用当前的模型吧，没有任何问题。但如果你有源代码和数据，直接使用 TOCO 工具进行模型转化将会是最好的选择。...], [out]) open("converted_model.tflite","wb").write(tflite_model) TensorFlow Lite 兼容的公开模型视频中提到的兼容性指南的链接为...每个 Tensor 的指针都指向了内存中的只读 Buffer 区域或是一开始新分配的可写入 Buffer 区域。

1.3K2 0

使用YOLOv8进行工业视觉缺陷检测，基于Aidlux完成本地终端部署

引言工业视觉缺陷检测系统是一种利用计算机视觉技术，通过分析生产过程中的图像和视频数据，来检测工业产品是否存在缺陷或质量问题的系统。...（2）提供可扩展性，支持常用模型的部署，同时能够灵活应对新模型的更新。（3）提供简单的部署代码，支持Python和C++多语言开发，适用于更多的工业级产品。...模型导出与部署当进行模型转换时，我们需要将本地基于YOLOv8模型训练得到的"best.pt"模型文件转换为ONNX文件格式，以便在不同平台上进行部署和使用。...模型转换图片图片图片图片在成功将pt模型文件导出为onnx模型文件后，接下来的关键步骤是使用Aidlux平台自带的AI Model Optimizer平台将onnx模型转换为TFLite...使用Aidlux完成本地终端的模型推理预测视频如下：使用Aidlux平台自带的AI Model Optimizer平台将onn模型转换为tflite模型和dlc模型文件后进行推理预测_哔哩哔哩_bilibili

8581 1

将Pytorch模型移植到C++详细教程（附代码演练）

说明在本文中，我们将看到如何将Pytorch模型移植到C++中。Pytorch通常用于研究和制作新模型以及系统的原型。该框架很灵活，因此易于使用。...ONNX定义了一组通用的操作符、机器学习和深度学习模型的构建块以及一种通用的文件格式，使AI开发人员能够将模型与各种框架、工具、运行时和编译器一起使用。...现在，我们有了用于推断ONNX模型的rust库。我们现在可以使用cbindgen将rust库导出为公共C头文件。...它使在设备上的机器学习推理具有低延迟和小二进制大小。...（tflite） TFLITE模型（Tensorflow Lite模型）现在可以在C++中使用。

1.8K4 0

高效终端设备视觉系统开发与优化

在示例中，用户需要将模型文件复制到设备上的本地目录：第一步：导入gradle依赖关系和模型文件的其他设置；第二步：可以使用对象检测器选项创建对象检测器，并通过调用检测方法进行同步推断。...举一个典型的应用案例：为了使机器能够为人类识别狗之类的动物，我们可以使用左侧的公共训练图像来训练模型，但是我们通常需要在如右侧图片所示的极具挑战性的场景下使用该模型。...这种方法的另一个直接优势是除了提供对共享模型的更新之外，还可以立即使用手机上改进的模型，从而为您使用手机的方式提供个性化的体验。...用Gboard测试联邦学习我们目前正在Android的Google键盘应用Gboard上测试联邦学习。当Gboard显示建议的查询时，您的手机将在本地存储有关当前上下文，以及是否接受建议的信息。...最近，5G正在全球范围内部署，5G的低延迟和高容量还将使AI处理能够在设备、边缘云和中央云之间分布从而为各种新的和增强的体验提供灵活的混合系统解决方案。

6622 0

精通 TensorFlow 2.x 计算机视觉：第三、四部分

但是总的来说，我们需要第三个文件夹来检查最终模型是否与该模型以前未见过的一些未知图像相对应。包含这些图像的文件夹称为val-稍后将进行讨论。...TensorFlow 对象检测 API – tflite_convert 在以下代码中，我们定义了冻结模型.pb文件和相应的tflite文件的位置。...将我们在第一步中创建的.tflite和.txt文件拖放到资产目录中。关闭文件夹，然后返回 Android Studio。双击.txt文件将其打开，并在顶部添加新行。用???填充它。...TFRecord 和标记地图数据 TFRecord 文件是高效的 TensorFlow 文件格式，用于以单一二进制格式存储图像和标注文件，以供 TensorFlow 模型超快速读取。...解压缩文件时，您会注意到文件类型如下： model.ckpt.data-00000-of-00001：一个二进制数据文件，其中包含训练变量权重，梯度等的值 model.ckpt.index：描述每个检查点的索引值的二进制文件

5.7K2 0

推出 TF Lite Task Library 接口，简化 ML移动端开发流程

Lite 模型运行推理不仅仅是与模型交互，还需要额外的代码来处理复杂的逻辑，如数据转换、预处理/后处理、加载关联文件等。...ImageSegmenter 图像分割器预测图像的每个像素是否与某个类相关联。这与物体检测（检测矩形区域中的物体）和图像分类（对整个图像进行分类）相反。...Task Library 还支持符合每个 Task API 的模型兼容性要求的自定义模型。关联的文件（即标签图和 vocab 文件）和处理参数（如果适用）应正确填充到模型元数据中。...要在 iOS 中使用 SQuAD v1 TFLite 模型对给定的上下文和问题执行问答，您可以运行： let modelPath = "path/to/model.tflite" // Create...近期的路线图如下：改善 C++ Task Library 的易用性，例如为希望从源代码构建的用户提供预构建的二进制文件并创建人性化工作流。使用 Task Library 发布参考示例。

1.3K4 0

基于OneFlow实现量化感知训练

这里的关键就在于缩放系数scale和zero_point怎么求，Google的TFLite使用下面的公式：其中，表示浮点实数，表示量化后的定点整数，和分别是的最大值和最小值，...在后训练量化中，做法一般是使用一部分验证集来对网络做推理，在推理的过程中记录激活特征图以及权重参数的最大和最小值，进而计算scale和zero_point。...上面讲的是Python前端的接口和用法，下面看一下在OneFlow中这个Module的具体实现，我们以CPU版本为例（GPU和CPU的Kernel实现是一致的），文件在oneflow/user/kernels...Eager Mode Quantization需要用户手动更改模型，并手动指定需要融合的Op。...OneFlow Eager版本的自动量化开发正在进行中（对于Lazy版本，我们是支持一键自动量化训练的），敬请期待。

8373 0

高效终端设备视觉系统开发与优化

在示例中，用户需要将模型文件复制到设备上的本地目录：第一步：导入gradle依赖关系和模型文件的其他设置；第二步：可以使用对象检测器选项创建对象检测器，并通过调用检测方法进行同步推断。...举一个典型的应用案例：为了使机器能够为人类识别狗之类的动物，我们可以使用左侧的公共训练图像来训练模型，但是我们通常需要在如右侧图片所示的极具挑战性的场景下使用该模型。...这种方法的另一个直接优势是除了提供对共享模型的更新之外，还可以立即使用手机上改进的模型，从而为您使用手机的方式提供个性化的体验。...用Gboard测试联邦学习我们目前正在Android的Google键盘应用Gboard上测试联邦学习。当Gboard显示建议的查询时，您的手机将在本地存储有关当前上下文，以及是否接受建议的信息。...最近，5G正在全球范围内部署，5G的低延迟和高容量还将使AI处理能够在设备、边缘云和中央云之间分布从而为各种新的和增强的体验提供灵活的混合系统解决方案。

6922 0

使用NVIDIA TAO工具包优化Arm Ethos-U NPUs的AI模型

如果您想了解有关使用其他类型的模型优化技术（如随机剪枝和聚类）在Arm Ethos-U NPU上的优势，请阅读本博客。前提条件：我们假设您：熟悉如何训练深度学习模型。...相同的类别名称文件夹应存在于images_test、images_train和images_val中。txt文件包含所有类别的名称（每个名称单独一行）。...请注意，通道剪枝会减少每层的输入和输出通道数量，以匹配大小，因此由其他因素（如粒度和最小通道数）控制的结果模型将小于50%。要对模型进行剪枝，我们使用以下命令： !...与密集模型类似，我们使用前一部分提供的代码块来获取INT8 tflite模型，这些模型可以与Vela一起编译，并得到以下性能估算。...我们将在未来的博客文章中介绍如何使用AutoML功能，以进一步提高模型的准确性，并比较每个算法的权衡和取舍。

3722 0

使用NVIDIA TAO工具包优化Arm Ethos-U NPUs的AI模型

如果您想了解有关使用其他类型的模型优化技术（如随机剪枝和聚类）在Arm Ethos-U NPU上的优势，请阅读本博客。前提条件：我们假设您：熟悉如何训练深度学习模型。...相同的类别名称文件夹应存在于images_test、images_train和images_val中。txt文件包含所有类别的名称（每个名称单独一行）。...请注意，通道剪枝会减少每层的输入和输出通道数量，以匹配大小，因此由其他因素（如粒度和最小通道数）控制的结果模型将小于50%。要对模型进行剪枝，我们使用以下命令：!...与密集模型类似，我们使用前一部分提供的代码块来获取INT8 tflite模型，这些模型可以与Vela一起编译，并得到以下性能估算。...我们将在未来的博客文章中介绍如何使用AutoML功能，以进一步提高模型的准确性，并比较每个算法的权衡和取舍。

3002 0

如何将自己开发的模型转换为TensorFlow Lite可用模型

TensorFlow for Poets 2：谷歌的TFLite教程，重新训练识别花卉的模型。这些示例和教程更侧重于使用预先训练的模型或重新训练现有的模型。但是用户自己的模型呢？...从一个简单的模型开始首先，我想选择一个未经过预先训练或转换成.tflite文件的TensorFlow模型，理所当然我选择使用MNIST数据训练的简单的神经网络（目前支持3种TFLite模型：MobileNet...总而言之，我们研究了训练脚本，并专门命名了模型推理所需的输入和输出层。请记住，我们正在使用的MNIST脚本同时进行训练和推理。了解训练和推理层之间的区别很重要。...您应该能够像任何.pb文件一样使用它。我强烈建议使用Tensorboard来检查图表。请参考附录了解如何导入和使用它。审查.pbtxt图，我们看到： ?...在更复杂的模型中，您可能会遇到TFLite不支持的操作，因此了解它们是哪些操作并查看是否可以使用graph_transform工具进行操作，也是很好的。为输入和输出层命名。

3K4 1

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭