庫文件和pb文件的版本不一樣的話椒振，可能會(huì)存在支持的op不同慕蔚、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(yùn)行pb模型寫在前面： 1余爆、Linux環(huán)境下編譯更簡單，環(huán)境也更好配硕舆，但Linux環(huán)境下編譯出的是.so格式的動(dòng)態(tài)庫文件秽荞，無法在Windows下使用； 2抚官、Tensorflow C++ ...
IP屬地：海南
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@Sugar_dfff 會(huì)的扬跋，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(yùn)行pb模型
寫在前面： 1、Linux環(huán)境下編譯更簡單凌节，環(huán)境也更好配胁住，但Linux環(huán)境下編譯出的是.so格式的動(dòng)態(tài)庫文件，無法在Windows下使用刊咳； 2、Tensorflow C++ ...
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你好儡司，請問你用的tf版本是多少?具體的錯(cuò)誤是什么?
Windows環(huán)境下使用CPU版tensorflow 1.15 C++ API運(yùn)行pb模型
寫在前面： 1娱挨、Linux環(huán)境下編譯更簡單，環(huán)境也更好配捕犬，但Linux環(huán)境下編譯出的是.so格式的動(dòng)態(tài)庫文件跷坝，無法在Windows下使用； 2碉碉、Tensorflow C++ ...
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@黎明前夕_7fbe 那可能是編譯的時(shí)候需要下載的文件柴钻，編譯的時(shí)候有用科學(xué)上網(wǎng)嗎？
Windows環(huán)境下使用CPU版tensorflow 1.15 C++ API運(yùn)行pb模型
寫在前面： 1垢粮、Linux環(huán)境下編譯更簡單贴届，環(huán)境也更好配，但Linux環(huán)境下編譯出的是.so格式的動(dòng)態(tài)庫文件蜡吧，無法在Windows下使用毫蚓； 2、Tensorflow C++ ...
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第四部分VS項(xiàng)目環(huán)境配置里昔善，你的include文件夾下7個(gè)子文件夾都有嗎元潘？com_google_protobuf應(yīng)該在external文件夾下
Windows環(huán)境下使用CPU版tensorflow 1.15 C++ API運(yùn)行pb模型
寫在前面： 1、Linux環(huán)境下編譯更簡單君仆，環(huán)境也更好配翩概，但Linux環(huán)境下編譯出的是.so格式的動(dòng)態(tài)庫文件牲距，無法在Windows下使用； 2钥庇、Tensorflow C++ ...
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沒有牍鞠，因?yàn)槲冶旧硪策€沒有用tf2訓(xùn)練模型，所以失敗一次后沒有繼續(xù)跟進(jìn)了
Windows環(huán)境下使用CPU版tensorflow 1.15 C++ API運(yùn)行pb模型
寫在前面： 1上沐、Linux環(huán)境下編譯更簡單皮服，環(huán)境也更好配，但Linux環(huán)境下編譯出的是.so格式的動(dòng)態(tài)庫文件参咙，無法在Windows下使用龄广； 2、Tensorflow C++ ...
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@波喲 訓(xùn)練失敗指的是什么蕴侧？有具體的報(bào)錯(cuò)嗎择同？
MobileNet SSD V2模型的壓縮與tflite格式的轉(zhuǎn)換（補(bǔ)充版）
最近項(xiàng)目里需要一個(gè)小型的目標(biāo)檢測模型，SSD净宵、YOLO等一通模型調(diào)參試下來敲才，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(bǔ)充版）
最近項(xiàng)目里需要一個(gè)小型的目標(biāo)檢測模型择葡，SSD紧武、YOLO等一通模型調(diào)參試下來，直接調(diào)用TensorFlow object detect API居然效果最好敏储，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(yùn)行pb模型寫在前面： 1阻星、Linux環(huán)境下編譯更簡單，環(huán)境也更好配已添，但Linux環(huán)境下編譯出的是.so格式的動(dòng)態(tài)庫文件妥箕，無法在Windows下使用； 2更舞、Tensorflow C++ ...
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Tensorflow tflite量化模型
記錄一下tensorflow tflite模型訓(xùn)練后量化的操作畦幢。 訓(xùn)練后Float16量化 對于一般訓(xùn)練得到的模型，在pb轉(zhuǎn)tflite過程中加入以下代碼： 在筆者的模型上缆蝉，...
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@Zizi_a24a 1宇葱、0.25系數(shù)的時(shí)候訓(xùn)練的loss正常嗎？檢測任務(wù)復(fù)雜嘛刊头？2贝搁、量化模型、非量化模型在訓(xùn)練時(shí)的配置文件稍有不同芽偏，量化模型的配置文件里多一個(gè)graph_rewriter雷逆，你看下訓(xùn)練模型的時(shí)候有沒有設(shè)置；3污尉、很長時(shí)間出不來結(jié)果很正常膀哲，煉丹本來就是玄學(xué)嘛往产，再堅(jiān)持一下
MobileNet SSD V2模型的壓縮與tflite格式的轉(zhuǎn)換（補(bǔ)充版）
最近項(xiàng)目里需要一個(gè)小型的目標(biāo)檢測模型，SSD某宪、YOLO等一通模型調(diào)參試下來仿村，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兴喂，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蔼囊。你可以再研究一下安卓平臺(tái)的使用。
MobileNet SSD V2模型的壓縮與tflite格式的轉(zhuǎn)換（補(bǔ)充版）
最近項(xiàng)目里需要一個(gè)小型的目標(biāo)檢測模型衣迷，SSD畏鼓、YOLO等一通模型調(diào)參試下來，直接調(diào)用TensorFlow object detect API居然效果最好壶谒，大廠的產(chǎn)品不得不服啊...
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@李爭獻(xiàn) 1.15
MobileNet SSD V2模型的壓縮與tflite格式的轉(zhuǎn)換（補(bǔ)充版）
最近項(xiàng)目里需要一個(gè)小型的目標(biāo)檢測模型云矫，SSD、YOLO等一通模型調(diào)參試下來汗菜，直接調(diào)用TensorFlow object detect API居然效果最好让禀，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(xiàng)
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(bǔ)充版） - 簡書），于是我又重新走了一遍轉(zhuǎn)換過程陨界，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(bǔ)充版）最近項(xiàng)目里需要一個(gè)小型的目標(biāo)檢測模型巡揍，SSD、YOLO等一通模型調(diào)參試下來菌瘪，直接調(diào)用TensorFlow object detect API居然效果最好腮敌，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(xiàng)目里需要一個(gè)小型的目標(biāo)檢測模型，SSD麻车、YOLO等一通模型調(diào)參試下來，直接調(diào)用TensorFlow object detect API居然效果最好斗这，大廠的產(chǎn)品不得不服啊...