庫文件和pb文件的版本不一樣的話，可能會存在支持的op不同、模型版本不匹配等問題
Windows環(huán)境下使用CPU版tensorflow 1.15 C++ API運行pb模型寫在前面： 1、Linux環(huán)境下編譯更簡單，環(huán)境也更好配，但Linux環(huán)境下編譯出的是.so格式的動態(tài)庫文件，無法在Windows下使用； 2、Tensorflow C++ ...
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@Sugar_dfff 會的，只能用高版本的庫調(diào)用低版本的模型
Windows環(huán)境下使用CPU版tensorflow 1.15 C++ API運行pb模型
寫在前面： 1、Linux環(huán)境下編譯更簡單，環(huán)境也更好配，但Linux環(huán)境下編譯出的是.so格式的動態(tài)庫文件，無法在Windows下使用； 2、Tensorflow C++ ...
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你好，請問你用的tf版本是多少?具體的錯誤是什么?
Windows環(huán)境下使用CPU版tensorflow 1.15 C++ API運行pb模型
寫在前面： 1、Linux環(huán)境下編譯更簡單，環(huán)境也更好配，但Linux環(huán)境下編譯出的是.so格式的動態(tài)庫文件，無法在Windows下使用； 2、Tensorflow C++ ...
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@黎明前夕_7fbe 那可能是編譯的時候需要下載的文件，編譯的時候有用科學上網(wǎng)嗎？
Windows環(huán)境下使用CPU版tensorflow 1.15 C++ API運行pb模型
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第四部分VS項目環(huán)境配置里，你的include文件夾下7個子文件夾都有嗎？com_google_protobuf應該在external文件夾下
Windows環(huán)境下使用CPU版tensorflow 1.15 C++ API運行pb模型
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沒有，因為我本身也還沒有用tf2訓練模型，所以失敗一次后沒有繼續(xù)跟進了
Windows環(huán)境下使用CPU版tensorflow 1.15 C++ API運行pb模型
寫在前面： 1、Linux環(huán)境下編譯更簡單，環(huán)境也更好配，但Linux環(huán)境下編譯出的是.so格式的動態(tài)庫文件，無法在Windows下使用； 2、Tensorflow C++ ...
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@波喲 訓練失敗指的是什么？有具體的報錯嗎？
MobileNet SSD V2模型的壓縮與tflite格式的轉(zhuǎn)換（補充版）
最近項目里需要一個小型的目標檢測模型，SSD、YOLO等一通模型調(diào)參試下來，直接調(diào)用TensorFlow object detect API居然效果最好，大廠的產(chǎn)品不得不服啊...
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@波喲 是我自己的數(shù)據(jù)集
MobileNet SSD V2模型的壓縮與tflite格式的轉(zhuǎn)換（補充版）
最近項目里需要一個小型的目標檢測模型，SSD、YOLO等一通模型調(diào)參試下來，直接調(diào)用TensorFlow object detect API居然效果最好，大廠的產(chǎn)品不得不服啊...
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Windows環(huán)境下使用CPU版tensorflow 1.15 C++ API運行pb模型寫在前面： 1、Linux環(huán)境下編譯更簡單，環(huán)境也更好配，但Linux環(huán)境下編譯出的是.so格式的動態(tài)庫文件，無法在Windows下使用； 2、Tensorflow C++ ...
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Tensorflow tflite量化模型
記錄一下tensorflow tflite模型訓練后量化的操作。 訓練后Float16量化 對于一般訓練得到的模型，在pb轉(zhuǎn)tflite過程中加入以下代碼： 在筆者的模型上，...
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@Zizi_a24a 1、0.25系數(shù)的時候訓練的loss正常嗎？檢測任務復雜嘛？2、量化模型、非量化模型在訓練時的配置文件稍有不同，量化模型的配置文件里多一個graph_rewriter，你看下訓練模型的時候有沒有設置；3、很長時間出不來結(jié)果很正常，煉丹本來就是玄學嘛，再堅持一下
MobileNet SSD V2模型的壓縮與tflite格式的轉(zhuǎn)換（補充版）
最近項目里需要一個小型的目標檢測模型，SSD、YOLO等一通模型調(diào)參試下來，直接調(diào)用TensorFlow object detect API居然效果最好，大廠的產(chǎn)品不得不服啊...
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@b22e8679ffd3 官方安卓示例沒有跑過，但按文中方法生成的tflite模型交付給安卓和IOS開發(fā)的同事都可以順利使用。你可以再研究一下安卓平臺的使用。
MobileNet SSD V2模型的壓縮與tflite格式的轉(zhuǎn)換（補充版）
最近項目里需要一個小型的目標檢測模型，SSD、YOLO等一通模型調(diào)參試下來，直接調(diào)用TensorFlow object detect API居然效果最好，大廠的產(chǎn)品不得不服啊...
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@李爭獻 1.15
MobileNet SSD V2模型的壓縮與tflite格式的轉(zhuǎn)換（補充版）
最近項目里需要一個小型的目標檢測模型，SSD、YOLO等一通模型調(diào)參試下來，直接調(diào)用TensorFlow object detect API居然效果最好，大廠的產(chǎn)品不得不服啊...
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tensorflow生成tflite格式模型的注意事項
近期有網(wǎng)友就之前的一篇文章問我問題（MobileNet SSD V2模型的壓縮與tflite格式的轉(zhuǎn)換（補充版） - 簡書），于是我又重新走了一遍轉(zhuǎn)換過程，發(fā)現(xiàn)了一些新的問題...
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MobileNet SSD V2模型的壓縮與tflite格式的轉(zhuǎn)換（補充版）最近項目里需要一個小型的目標檢測模型，SSD、YOLO等一通模型調(diào)參試下來，直接調(diào)用TensorFlow object detect API居然效果最好，大廠的產(chǎn)品不得不服啊...
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自定義的OP只能用bazel編譯吧
MobileNet SSD V2模型的壓縮與tflite格式的轉(zhuǎn)換
最近項目里需要一個小型的目標檢測模型，SSD、YOLO等一通模型調(diào)參試下來，直接調(diào)用TensorFlow object detect API居然效果最好，大廠的產(chǎn)品不得不服啊...