我正在尝试在我的 Android 应用程序上运行 Tensorflow 模型，但与在桌面 Python 上运行时相比，相同的训练模型给出了不同的结果(错误的推断)。
该模型是一个简单的顺序 CNN 来识别字符，很像 this number plate recognition network ，减去窗口，因为我的模型已经将字符裁剪到位。
我有:
我用了this code将 Keras 模型保存为 .pb 文件。
Python 代码，这按预期工作:
test_image = [ndimage.imread("test_image.png", mode="RGB").astype(float)/255]
imTensor = np.asarray(test_image)
def load_graph(model_file):
graph = tf.Graph()
graph_def = tf.GraphDef()
with open(model_file, "rb") as f:
graph_def.ParseFromString(f.read())
with graph.as_default():
tf.import_graph_def(graph_def)
return graph
graph=load_graph("model.pb")
with tf.Session(graph=graph) as sess:
input_operation = graph.get_operation_by_name("import/conv2d_1_input")
output_operation = graph.get_operation_by_name("import/output_node0")
results = sess.run(output_operation.outputs[0],
{input_operation.outputs[0]: imTensor})
Android 代码，基于this example ;这给出了看似随机的结果:
Bitmap bitmap;
try {
InputStream stream = getAssets().open("test_image.png");
bitmap = BitmapFactory.decodeStream(stream);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
inferenceInterface = new TensorFlowInferenceInterface(context.getAssets(), "model.pb");
int[] intValues = new int[129*45];
float[] floatValues = new float[129*45*3];
String outputName = "output_node0";
String[] outputNodes = new String[]{outputName};
float[] outputs = new float[4*36];
bitmap.getPixels(intValues, 0, bitmap.getWidth(), 0, 0, bitmap.getWidth(), bitmap.getHeight());
for (int i = 0; i < intValues.length; ++i) {
final int val = intValues[i];
floatValues[i * 3 + 0] = ((val >> 16) & 0xFF) / 255;
floatValues[i * 3 + 1] = ((val >> 8) & 0xFF) / 255;
floatValues[i * 3 + 2] = (val & 0xFF) / 255;
}
inferenceInterface.feed("conv2d_1_input", floatValues, 1, 45, 129, 3);
inferenceInterface.run(outputNodes, false);
inferenceInterface.fetch(outputName, outputs);
非常感谢任何帮助!
最佳答案
行中有一个问题:
floatValues[i * 3 + 0] = ((val >> 16) & 0xFF) / 255;
floatValues[i * 3 + 1] = ((val >> 8) & 0xFF) / 255;
floatValues[i * 3 + 2] = (val & 0xFF) / 255;
其中 RGB 值除以一个整数，从而产生一个整数结果(即每次为 0)。
此外，除法，即使使用 255.0 执行，产生 0 到 1.0 之间的 float ，也可能会造成问题，因为值未分布在投影空间 (0..1) 中就像他们在 Natura 中一样。解释一下:传感器域中的值 255(例如 R 值)意味着测量信号的自然值落在“255”桶中的某个位置，这是整个能量/强度/等范围。将此值映射到 1.0 很可能会削减其范围的一半，因为后续计算可能会在最大乘数 1.0 处饱和，这实际上只是 +- 1/256 桶的中点。所以也许转换更正确地映射到 0..1 范围的 256 桶分区的中点:
((val & 0xff) / 256.0) + (0.5/256.0)
但这只是我的猜测。
关于android - 相同的 Tensorflow 模型在 Android 和 Python 上给出不同的结果，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/45961809/
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