我没有在 swift 中找到任何与 Tensorflow Handpose 相关的文档。
<a href="https://www.tensorflow.org/lite/performance/
我正在尝试在 android studio 上将 Mat 对象转换为 float32 [1,200,66,3] 以提供我的 tflite 模型。
<pre><code> @Ove
我阅读了很多关于 Jetson Nano 和 Google Coral Devboard 的文章，在我读过的大多数文档和论文中，推理和部署
我正在尝试创建一个使用对象检测来检测特定类型对象的移动应用程序。为此，我从使用 TF2 和 <a href="ht
我目前正在开展一个口罩检测项目。我不太了解机器学习，但这是我的问题陈述。我必须在 Raspberry Pi 上
在树莓派3B+上调用tflite文件时，出现如下错误。
这是代码：
<pre><code>tflite_path='home/pi/project/model_pb.
我从各种来源（主要来自官方文档）听说 Tensorflow Lite（用于
ARM) 使用这三个库 - Ruy、Eigen、XNNPACK - 进行
我正在学习使用此处找到的 TensorFlow Lite Model Maker 创建图像分类器的教程：<a href="https://www.tensorflow.org/lit
我想将 TensorFlowLite 框架添加到我的 xcode 项目中。
为此，我执行了以下操作：
1)<code>pod init</code> 在
我使用我自己的文本使用 <code>run_language_modeling.py</code> 微调了一个 distilgpt2 模型，并且在训练和 <code>run_
我的项目结构
<pre><code>>>> from word_forms.word_forms import get_word_forms
>>> get_word_forms("presiden
我正在尝试转换预训练模型的这三个文件：
<ol>
<li>semantic_model.data-00000-of-00001</li>
<li>semantic_model.index</
我有一个转换为 tensorflow 的 ONNX 模型，转换没有任何问题，但现在我想使用以下代码将此 .pb 文件转换为
我的 tflite 模型的输入形状 - (18, 63) 或 1134 个数字。
我在objective-c代码中获取数据本身，然后将其
我的 keras 模型：
<pre><code>model = Sequential()
model.add(keras.layers.InputLayer(input_shape=(1134,), dtype='float64'
有谁知道如何在 TensorFlow Lite 中使用语言模型？我在 TensorFlow 中有一个带有 <code>>>> count = 0
>>&
我目前正在测试使用 TensorFlow Lite 转换的 U-Net 网络的推理延迟。我正在测试三个具有相同架构的神经网
我试图将我的 PyTorch 模型转换为适用于移动设备的 TensorFlow lite。我的模型是预先训练的 DenseNet 169 所以
我尝试在 ESP32 上运行 tensorflow lite 来对传感器数据进行分类，但该模型不断预测错误的值。在笔记本中
错误：<br/>
java.lang.RuntimeException: 未能传递结果 ResultInfo{who=null, request=1, result=-1, data=Intent { dat=content://com.
