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


python - 具有标准Tensorflow的Tensor Flow Lite模型-LMLPHP

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/

10-11 20:40
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