いまNN API（TensorFlow Lite）は使えるのか
この記事はTensorFlow Advent Calendar 2018の24日目の記事です。 23日目の記事は、AtuNukaさんによる「Design Documentから見たTensorFlow 2.0の変更点」でした。 はじめに あいかわらず趣味でTensorFlowを使っていて、最近はAndroidで動作させるTensorFlow Liteまわりを重点的に取り組んでいます。 アドベントカレンダーの22日目の記事、足立氏（カブク社）による「いまMLKitカスタムモデル（TF Lite）は使えるのか」に書かれているように、TensorFlowのモデルをAndroid端末で動かすことに関しては「使える」レベルになってきていると筆者も思います。 そこで今日は、TensorFlow LiteのモデルをAndroidアプリに組み込んで動作させるとき、NN APIを使うように設定すると「動かない
TensorFlowのモデルファイル.pbを.tfliteに変換するときの注意点 – 株式会社ライトコード
TensorFlowによって生成されるモデル・ファイルの「.pb」は、大きく分けて上記のようなパターンで「.tflite」に変換可能です。 公式ドキュメントでは、一番下の「クラス：tf.lite.TFLiteConverter」の使用を推奨しています。 3種類のクラスそして「クラス：tf.lite.TFLiteConverter」では、モデルに応じて3種類のクラスが用意されています。 TFLiteConverter.from_saved_model()： SavedModel ディレクトリ を変換、MobileNetなどで。TFLiteConverter.from_keras_model()： tf.kerasモデルを変換、MNISTなど。TFLiteConverter.from_concrete_functions()： 具象関数を変換。そして各クラスの記述方法は違って、予め定められた方
Barracuda 1.0.0 - Unity用の軽量でクロスプラットフォームなニューラルネットワーク推論ライブラリ｜npaka
以下の記事を参考に書いてます。 ・Introduction to Barracuda | Barracuda | 1.0.0 1. Barracuda「Barracuda」は、Unity用の軽量でクロスプラットフォームなニューラルネットワーク推論ライブラリです。GPUとCPUの両方で推論できます。 次のようなシンプルなコードで、ニューラルネットワークモデルで推論することができます。 var model = ModelLoader.Load(filename); var engine = WorkerFactory.CreateWorker(model, WorkerFactory.Device.GPU); var input = new Tensor(1, 1, 1, 10); var output = engine.Execute(input).PeekOutput();ニューラルネット
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