我有一个常规模型，我用来tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model_file将其转换为 .tflite 模型。然后我使用解释器来进行图像的推理。
tf.logging.set_verbosity(tf.logging.DEBUG)
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path)
interpreter.allocate_tensors()
input_index = interpreter.get_input_details()[0]["index"]
output_index= interpreter.get_output_details()[0]["index"]
for loop:
(read image)
interpreter.set_tensor(input_index, image)
interpreter.invoke()
result = interpreter.get_tensor(output_index)
对于常规模型，我使用以下方法进行预测。
model = keras.models.load_model({h5 model path}, custom_objects={'loss':loss})
for loop:
(read image)
result = model.predict(image)
然而，推理 .tflite 模型所花费的时间比常规模型要长得多。我还尝试了 .tflite 上的训练后量化，但与其他两个模型相比，该模型是最慢的。是否有意义？为什么会出现这种情况？有没有办法让 TensorFlow Lite 模型比常规模型更快？谢谢。
我试着运行SegNet web demo 的代码.我用的时候
caffe.set_mode_cpu()
平均帧速率约为每帧9秒.
但是,当我使用时
caffe.set_mode_gpu()
处理第一帧需要大约107 秒,从第二帧开始大约需要每秒5帧.
为什么使用GPU需要比使用CPU处理第一帧时更长的时间？在处理第一帧时有没有办法提高帧速率？
谢谢!!!!真的需要帮助.
当我研究 Tensorflow Lite 时，我发现自定义操作将作为“flex op”导出，而不是作为本机导出。我不明白什么是“flex op”，什么是“native”。谢谢你！
与我的问题相关的代码位于https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/lite/toco/tflite/export.cc#L368
我正在学习使用 Cmake 构建一个库。构建库的代码结构如下：
include:
Test.hpp
ITest.hpp // interface
src:
Test.cpp
ITest.cpp
在CMakeLists.txt中，我用来建库的语句是：
file(GLOB SRC_LIST "src/iTest.cpp" "src/Test.cpp" "include/Test.hpp"
"include/iTest.hpp" "include/deadreckoning.hpp")
add_library(test SHARED ${SRC_LIST})
target_link_libraries( test ${OpenCV_LIBS}) // link opencv libs to libtest.so
然后我又写了一个测试文件（main.cpp），把库复制粘贴到同一个目录下，链接库，调用库里面的函数。这个 CMakeLists.txt 是
cmake_minimum_required(VERSION 2.8)
project(myapp)
set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -std=c++11 -pthread -O3 -Wall -ftree-vectorize -ffast-math -funroll-loops")
add_executable(myapp main.cpp)
target_link_libraries(myapp "/home/labUser/test_lib/libtest.so")
如果我不将头文件包含在库中，则 main.cpp 将成功编译并运行：
#include <iostream>
using namespace std;
int main(){
cout << "hello world" << endl;
return -1;
}
但是当我包含头文件时#include "ITest.hpp"，它有错误：
fatal error: iTest.hpp: No such file or …我正在执行一项任务，将大型二进制标签图像（uint8_t每个像素有 8 位 ( )，每个像素只能是 0 或 1（或 255））转换为uint64_t数字数组，数字中的每个位uint64_t代表一个标签像素。
例如，
\n输入数组：0 1 1 0 ... (00000000 00000001 00000001 00000000 ...)
或输入数组：0 255 255 0 ... (00000000 11111111 11111111 00000000 ...)
输出数组（数字）：（6因为将每个转换uint8_t为位后，它变成了0110）
目前实现这一点的C代码是：
\n for (int j = 0; j < width >> 6; j++) {\n uint8_t* in_ptr= in + (j << 6);\n uint64_t out_bits = 0;\n if (in_ptr[0]) out_bits |= 0x0000000000000001;\n …