标签: tensorflow-lite

我正在运行Raspbian Stretch的Raspberry Pi 3b上使用TF lite开发Tensorflow嵌入式应用程序。我已将图形转换为平面缓冲区（精简版）格式，并在Pi上本地构建了TFLite静态库。到目前为止，一切都很好。但是该应用程序是Python，并且似乎没有可用的Python绑定。Tensorflow Lite开发指南（https://www.tensorflow.org/mobile/tflite/devguide）指出：“已经计划了Python绑定和演示应用程序。” 但是/ tensorflow / contrib / lite / python / interpreter_wrapper中有包装器代码，其中包含所有必需的解释器方法。但是，从Python调用它使我难以理解。

我已经生成了SWIG包装器，但是构建步骤失败并出现许多错误。没有readme.md描述解释器包装器的状态。因此，我想知道包装器是否为其他人工作，我应该坚持还是从根本上破坏它，而应该在其他地方使用（PyTorch）？有没有人找到Pi3的TFLite Python绑定的路径？

我在尝试导入优化的冻结图时遇到异常.

# read pb into graph_def
with tf.gfile.GFile(pb_file, "rb") as f:
    graph_def = tf.GraphDef()
    graph_def.ParseFromString(f.read())

# import graph_def
with tf.Graph().as_default() as graph:
    tf.import_graph_def(graph_def)

在此行中获取异常:

tf.import_graph_def(graph_def)

回溯(最近通话最后一个):文件
"/home/automator/PycharmProjects/tensorflow/venv/lib/python3.5/site-
包/ tensorflow /蟒蛇/框架/ importer.py",线路489,在
import_graph_def graph._c_graph ,序列化,选项)#pylint:disable = protected-access
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError:节点
import/final_retrain_ops/Wx_plus_b/weights_quant/AssignMinLast的输入0
从
import/final_retrain_ops/Wx_plus_b/weights_quant/min 传递给float : 0
与预期的float_ref 不兼容.在处理上述异常,另一个异常:回溯(最近通话最后一个):
文件"/snap/pycharm-community/64/helpers/pydev/pydevd.py",行1664,在main()文件"/ SNAP /pycharm-community/64/helpers/pydev/pydevd.py "线1658,在
主全局= debugger.run(设定[ '文件'],无,无,is_module)文件"/ SNAP/pycharm社区/ 64 /helpers/pydev/pydevd.py",第1068行,运行pydev_imports.execfile(文件,全局,本地)#执行脚本文件
"/snap/pycharm-community/64/helpers/pydev/_pydev_imps/_pydev_execfile.py"第18行,在EXEC的execfile(编译(内容+ "\n"个,文件, 'EXEC'),水珠,LOC)文件"/home/automator/PycharmProjects/tensorflow/tfliteme.py",线路389,
在printTensors(" /home/automator/Desktop/cervix/optimized_model.pb")
文件"/home/automator/PycharmProjects/tensorflow/tfliteme.py",第
374 行,printTensors中的tf.import_graph_def(graph_def)文件"/ home/automator/PycharmProjects/tensorflow/venv/lib/python3.5/site-
packages/tensorflow/python/util/deprecation .py",第432行,在
new_func中返回func(*args,**kwargs)文件"/home/automator/PycharmProjects/tensorflow/venv/lib/python3.5/site-
packages/tensorflow/python/framework/importer. PY",线路493,在
import_graph_def提高ValueError异常(STR(e))的ValueError异常:节点进口/ final_retrain_ops/Wx_plus_b/weights_quant/AssignMinLast的输入0是
通过从浮
进口/ final_retrain_ops/Wx_plus_b/weights_quant /分钟:0不相容
与

期望的float_ref.

我的 Android 应用程序需要读取图像中的文本，并且我正在使用 Firebase ML Kit 来实现此目的，它对于标准罗马脚本中的文本效果很好，但它完全无法读取以下字体系列中的数字。

特别是对于数字 0、1 和 6，Firebase 结果给出了 O、i、l、L 和 b，因为它在不同的测试中为同一数字提供了替代字母，我无法应用正则表达式将这些字母替换为数字。

我还尝试过 Firebase ML Kit 云文本识别（Google Cloud Vision）来获取这些数字，但它确实有同样的问题。

所以我剩下的唯一选择是Firebase ML Kit 自定义模型，我想知道使用基于TensorFlowLite模型的ML Kit 自定义模型读取文本的可能性，我问这个是因为我看到的所有 android ML Kit 自定义模型示例都是仅用于检测对象，没有在任何地方看到任何使用 MLKit 自定义模型读取文本的示例。