TensorFlow iOS カメラサンプルで自作した画像分類器を動かす - Qiita
TensorFlow で自作した画像分類器モデルを TensorFlow iOS で動かします。 大抵の記事では分類器モデルの作成までは説明されているのですが（Mac や Ubuntu で動かすにはそれで十分）、iOS カメラサンプルで使われている pb（protocol buffers） ファイルの作成の部分まで触れているものがなかったのでその部分を説明しようかと思います。 ちなみに僕はこの方法で作成した pb ファイルを使って「B'z 分類器を作って iOS で動かす」というのをやってみました。 B'z 分類器つくって iOS で動かしてみました。 #TensorFlow pic.twitter.com/Iq9Y4lcyNM — シン・キョンホン (@keonheon) 2017年2月1日 環境 Python 2.7 TensorFlow 1.0 やること 学習済みの ckpt から
TensorFlow for iOS のモデルについて - Qiita
以前、『TensorFlowの学習済みモデルを拾ってきてiOSで利用する』という記事を書いたのですが、そのとき用いたモデルデータはいずれも Protocol Buffers 形式でした。 （YOLOモデルでリアルタイム一般物体認識） Protocol Buffersはプラットフォーム等を問わない汎用的なフォーマットですが、上の記事を書いたときにわからなかったのが、.pbでエクスポートされたTensorFlow用のモデルでも、iOSで使えるものと使えないものの違いはあるのかないのか、あるとしたら何なのか（単にサイズや使用メモリ量とかが制限になってくるのか）、という点です。 理解の手がかりになるかわかりませんが、TensorFlowのiOSサンプルがどうやってモデルデータを読み込んでいるか、コードをちょっとだけ追ってみます。 なお、今回利用するサンプルはsimpleです。 .pbファイル読み込
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