2. 在 example 文件夹中新建对应文件夹,并配置 BUILD 编译配置描述。 SunAriesCN/image-classifier工程项目提供了一些图像分类的模型应用。我们可以分别将它们配置到Edge Brain 对应的 example 文件夹中。比如,我们在edge-brain/examples下创建一个 image_benchmark 案例目录,再添加相应的 BUILD 编译配置描述。我们将得...
public class TensorFlowLiteExample {public static void main(String[] args) {try {// 加载模型文件并创建Interpreter对象InterpreterFactory factory = InterpreterFactory.create();Interpreter interpreter = factory.create();ByteBuffer modelBuffer = loadModelFile(); // 实现加载模型文件的逻辑interpreter.run(mode...
重载build_model和init_saver方法。 初始化这两个方法。 from base.base_model importBaseModelimport tensorflow as tfclassExampleModel(BaseModel):def__init__(self,config):super(ExampleModel,self).__init__(config)self.build_model()self.init_saver()defbuild_model(self):self.is_training=tf.placehold...
1.2 用tf.saved_model保存 代码语言:javascript 复制 from tensorflow.saved_model.utilsimportbuild_tensor_info from tensorflow.saved_model.signature_def_utilsimportbuild_signature_def builder=tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder('example_1')signature_inputs={"x":build_tensor_info(x)}signature_outpts...
tf.io.parse_single_example 解析序列化的tf.Example,获得input feature词典。注意外解析输入后,要从feature中移除label,避免误引入模型 build_parsing_serving_input_receiver_fn 注册接收key为examples的string tensor作为input,依据feature_spec解析后给到模型 ...
‘–saved_model_dir’ 存放导出的模型,含有计算流图和变量值 ‘–final_tensor_name’ 输出层的节点名字 1) 生成output_graph.pb文件 python /home/liuli/tensorflow-r1.8/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py --image_dir /home/liuli/work/Tensorflow/car_classification/data/ --learning_rate=0.000...
graph_rewriter_fn = graph_rewriter_builder.build( configs['graph_rewriter_config'], is_training=False) evaluator.evaluate( create_input_dict_fn, model_fn, eval_config, categories, FLAGS.checkpoint_dir, FLAGS.eval_dir, graph_hook_fn=graph_rewriter_fn) if __name__ == '__main__': tf.ap...
在app 目录先新建 assets 目录,并将mnist_savedmodel.tflite文件保存到 assets 目录。重新编译 apk,检查新编译出来的 apk 的 assets 文件夹是否有mnist_cnn.tflite文件。 点击菜单 Build->Build APK (s) 触发 apk 编译,apk 编译成功点击右下角的 EventLog。点击最后一条信息中的analyze链接,会触发 apk analyzer...
在模型文件夹中创建一个名为 VGG 的类,由它继承「base_model」类 classVGGModel(BaseModel): def__init__(self,config): super(VGGModel,self).__init__(config) #call the build_model and init_saver functions. self.build_model() self.init_saver() ...
This example shows how to take a Inception v3 architecture model trained on ImageNet images, and train a new top layer that can recognize other classes of images. The top layer receives as input a 2048-dimensional vector for each image. We ...