我正在尝试将量化图加载到Android应用程序中。我的BUILD文件包含deps=["//tensorflow/core:android_tensorflow_lib","//tensorflow/contrib/quantization:cc_array_ops","//tensorflow/contrib/quantization:cc_math_ops","//tensorflow/contrib/quantization:cc_nn_ops","//tensorflow/contrib/quantization/kernels:quantized_ops"]额外的量化依赖适用于
Tensorflow旨在与移动设备兼容，并且thereisanexampleofandroidapp使用tensorflow。但是我在源代码中找不到任何与神经网络相关的函数。而在tensorflowC++API,我找不到任何用于训练网络的API？是我太粗心没有找到它们还是有其他方法可以做到这一点？谢谢。 最佳答案 Android并不意味着成为Tensorflow的训练框架。目前在已发布的(一个也是唯一的“盗梦空间”)演示中，您只能用它来推理。如果您坚持在这个基于Arm的设备上进行训练，您将不得不为Android编译TF，其中包含在优
有没有好的方法来验证用renderscript编写的算法是否受CPU或GPU限制？我知道这个决定是在设备运行时做出的，但是，我在Nexus5和Nexus10设备上看到不一致的跟踪信息。Nexus10logcat吐出信息说算法被移回CPU(如果GPU无法处理内核)，而在Nexus5上没有这样的痕迹(据我所知)。一个明显但不太精确的方法是使用基于rs的算法的执行时间来解决上述问题。但是，最近，当我开始在Nexus5上测试我的脚本时，我发现在Nexus10上的GPU上运行的算法现在出现在Nexus5上的CPUS上运行。我会想更准确地确认这一点。可以想象为什么这会成为一个问题。如果一个人的目标
用于Luminace直方图计算我使用了BradLarson的项目GPUimageios中的代码。他使用混合来计算直方图。附加顶点和fragment着色器顶点着色器#version300esinvec4position;outvec3colorFactor;constvec3W=vec3(0.299,0.587,0.114);voidmain(){floatluminance=dot(position.xyz,W);colorFactor=vec3(1.0,1.0,1.0);gl_Position=vec4(-1.0+(luminance*0.00784313725),0.0,0.0,1
今天早上我打开AndroidStudio时，当Gradle尝试同步时我收到了这个错误:Error:(103,13)Failedtoresolve:org.tensorflow:tensorflow-android:+按照他们的说明Githubreadme，他们使用动态版本(AndroidStudio警告我)。就在前一天，它还在工作。我确实尝试使用他们拥有的唯一显式版本:1.3.0，但这在尝试使用示例代码加载他们的语音识别模型时会导致另一个问题:java.lang.RuntimeException:Failedtoloadmodelfrom'file:///android_asset/c
我正在使用AndroidStudio3.0.3和Gradle3.3，我正在尝试构建:https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/lite/java/demo但是我被这个问题困扰了:java.lang.UnsatisfiedLinkError:Noimplementationfoundforlongorg.tensorflow.lite.NativeInterpreterWrapper.createErrorReporter(int)(triedJava_org_tensorflow_li
我要感谢Stephen在上一篇文章中的快速回复。这是这篇文章的后续问题WhyverysimpleRenderscriptruns3timesslowerinGPUthaninCPU我的开发平台如下DevelopmentOS:Windows732-bitPhone:Nexus5PhoneOSversion:Android4.4SDKbundle:adt-bundle-windows-x86-20131030Build-toolversion:19SDKtoolversion:22.3Platformtoolversion:19为了评估RenderscriptGPU计算的性能并掌握通过Re
我在整个Internet上搜索了几天以找到解决方案，但一无所获。我想获取有关Android设备上GPU的主要信息(如RENDERER、VENDOR和VERSION)，并能够在定义的XML布局的TextView上打印它。我尝试了很多方法，但没有一个对我有用。每个人都说要使用这个:Log.d("GL","GL_RENDERER="+gl.glGetString(GL10.GL_RENDERER));Log.d("GL","GL_VENDOR="+gl.glGetString(GL10.GL_VENDOR));Log.d("GL","GL_VERSION="+gl.glGetString(G
TensorFlowAndroidCameraDemo使用Inception5hmodel用于提供卓越性能的实时图像识别。由于我没有成功地重新训练Inception5h，所以我选择了InceptionV3model但它在图像识别方面并不那么活泼。所以我回到开始尝试重新训练(或迁移学习)Inception5h模型。我试过修改retrain.py但它显然只是为v3模型编写的。5h模型不包含“pool_3/_reshape:0”、“DecodeJpeg/contents:0”或“ResizeBilinear:0”张量。还有其他差异。我在机器学习和TensorFlow方面有点新手，所以我非常感
我已经使用我自己的数据集重新训练了TensorFlowInceptionv3模型，如tutorial中所述.现在我正在尝试构建和运行TensorFlowAndroidexample使用我重新训练的模型。我按原样从示例构建native代码，将模型(.pb)和标签(.txt)文件复制到Assets目录并更改TensorFlowImageListener.java中的模型参数:privatestaticfinalintNUM_CLASSES=5;//numberofcategoriesprivatestaticfinalintINPUT_SIZE=299;privatestaticfinal
