raspberry pi 1でtensorflow lite その25
2555 ワード
概要
raspberry pi 1でtensorflow liteやってみた。
tfliteファイルを作ってみた。
kerasモデルから作ってみた。
データセットは、xor.
tfliteファイルを調査してみた。
写真
kerasモデル
model = Sequential()
model.add(Dense(8, input_dim = 2))
model.add(Activation('tanh'))
model.add(Dense(1))
model.add(Activation('sigmoid'))
結果
model = Sequential()
model.add(Dense(8, input_dim = 2))
model.add(Activation('tanh'))
model.add(Dense(1))
model.add(Activation('sigmoid'))
Tensorは、理解できるが。nodeは、対応がつかん。
=== Pre-invoke Interpreter State ===
Interpreter has 13 tensors and 4 nodes
Inputs: 8
Outputs: 1
Tensor 0 activation/Tanh kTfLiteFloat32 kTfLiteArenaRw 32 bytes ( 0.0 MB) 1 8
Tensor 1 activation_1/Sigmoid kTfLiteFloat32 kTfLiteArenaRw 4 bytes ( 0.0 MB) 1 1
Tensor 2 dense/BiasAdd kTfLiteFloat32 kTfLiteArenaRw 32 bytes ( 0.0 MB) 1 8
Tensor 3 dense/MatMul_bias kTfLiteFloat32 kTfLiteMmapRo 32 bytes ( 0.0 MB) 8
Tensor 4 dense/kernel/transpose kTfLiteFloat32 kTfLiteMmapRo 64 bytes ( 0.0 MB) 8 2
Tensor 5 dense_1/BiasAdd kTfLiteFloat32 kTfLiteArenaRw 4 bytes ( 0.0 MB) 1 1
Tensor 6 dense_1/MatMul_bias kTfLiteFloat32 kTfLiteMmapRo 4 bytes ( 0.0 MB) 1
Tensor 7 dense_1/kernel/transpose kTfLiteFloat32 kTfLiteMmapRo 32 bytes ( 0.0 MB) 1 8
Tensor 8 dense_input kTfLiteFloat32 kTfLiteArenaRw 8 bytes ( 0.0 MB) 1 2
Tensor 9 (null) kTfLiteNoType kTfLiteMemNone 0 bytes ( 0.0 MB) (null)
Tensor 10 (null) kTfLiteNoType kTfLiteMemNone 0 bytes ( 0.0 MB) (null)
Tensor 11 (null) kTfLiteNoType kTfLiteMemNone 0 bytes ( 0.0 MB) (null)
Tensor 12 (null) kTfLiteNoType kTfLiteMemNone 0 bytes ( 0.0 MB) (null)
Node 0 Operator Builtin Code 9
Inputs: 8 4 3
Outputs: 2
Node 1 Operator Builtin Code 28
Inputs: 2
Outputs: 0
Node 2 Operator Builtin Code 9
Inputs: 0 7 6
Outputs: 5
Node 3 Operator Builtin Code 14
Inputs: 5
Outputs: 1
以上。
Author And Source
この問題について(raspberry pi 1でtensorflow lite その25), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://qiita.com/ohisama@github/items/6294b816bf48a1b1137f著者帰属:元の著者の情報は、元のURLに含まれています。著作権は原作者に属する。
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