我正在开发一个Tensorflow简单应用程序(想检测人是否在捕获的图像中)。
我熟悉Tensorflow的python接口。我看到Tensorflow Lite具有不同的简化格式。
我对使用基于PC的GPU的传统tensorflow python程序中的Tensorflow Lite示例中的链接模型非常感兴趣(因为不想花时间创建自己的模型)。
https://www.tensorflow.org/lite/models/image_classification/overview
这可能吗?
当我运行以下代码时,我收到
import tensorflow as tf
def load_pb(path_to_pb):
with tf.gfile.GFile(path_to_pb, "rb") as f:
graph_def = tf.GraphDef()
graph_def.ParseFromString(f.read())
with tf.Graph().as_default() as graph:
tf.import_graph_def(graph_def, name='')
return graph
load_pb('detect.tflite')
main.py:5:RuntimeWarning:意外的端组标记:并非所有数据都已转换
graph_def.ParseFromString(f.read())
最佳答案
您可以遵循Tensorflow文档提供的example。 tflite模型和标签取自here。该代码在常规台式机上运行。
import tensorflow as tf
import requests
import io
from PIL import Image
import numpy as np
# load model
interpreter = tf.contrib.lite.Interpreter(model_path="mobilenet_v1_1.0_224_quant.tflite")
interpreter.allocate_tensors()
# get details of model
input_details = interpreter.get_input_details()
output_details = interpreter.get_output_details()
# load an image
r = requests.get('https://www.tensorflow.org/lite/models/image_classification/images/dog.png')
# convert the image RGB, see input_details[0].shape
img = Image.open(io.BytesIO(r.content)).convert('RGB')
# resize the image and convert it to a Numpy array
img_data = np.array(img.resize(input_details[0]['shape'][1:3]))
# run the model on the image
interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], [img_data])
interpreter.invoke()
output_data = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])
# get the labels
with open('labels_mobilenet_quant_v1_224.txt') as f:
labels = f.readlines()
print(labels[np.argmax(output_data[0])])
西部高地白梗
关于python - 具有标准Tensorflow的Tensor Flow Lite模型,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/57130462/