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我有一个自定义 tensorflow 模型 .pb 文件。我想使用 dnn 模块将其导入 OpenCV。 dnn 模块函数需要 2 个参数:.pb
文件和 .pbtxt
文件?如何生成 .pbtxt
来自 .pb
的文件文件?
cvNet = cv2.dnn.readNetFromTensorflow('FrozenMaster.pb', 'graph.pbtxt')
graph.pbtxt
文件?
最佳答案
import cv2
cv2.dnn.writeTextGraph('FrozenMaster.pb', 'graph.pbtxt')
关于python - 如何从 .pb 文件为 opencv 中的 dnn 模块生成 .pbtxt 文件?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/56551383/
如何使用 python 生成 label_map.pbtxt?我需要通过发送对象名称自动生成 label_map.pbtxt 文件。 item { id: 1 name: 'object na
我的问题很基本,但我不明白为什么会遇到这个问题,因此我不知道如何解决。 我正在尝试按照 this tutorial 的步骤重新训练预训练模型或 the corresponding youtube vi
我使用 tensorflow object detection 在 Windows 10 上学习对象检测. 我从 https://github.com/tensorflow/models/blob/m
我已经用 fastR-CNN 网络训练了一个对象检测模型,并且有 frozen_interface_graph.pb和 label_map.pbtxt训练结束后。我想将它部署为 RESTAPI 服务器
我想在给定 tensorflow 卡住推理图的输入的情况下提取 pbtxt 文件。为了做到这一点,我使用以下脚本: import tensorflow as tf #from google.proto
我只有一个 graph.pbtxt 文件。我想在tensorboard中查看图表。但我不知道该怎么做。我是否必须编写任何 python 脚本,或者我可以从终端本身执行此操作吗?请帮助我了解所涉及的步骤
我正在尝试运行 Tensorflow 对象检测。不幸的是,我发现 Tensorflow 的预训练模型都没有标签文件。我怎样才能得到这些文件?我想要做的就是测试几张图片的对象检测并显示标签。以下代码是我
我正在尝试在 Tensorflow 2 上运行 Tensorflow 对象检测 API 并且出现该错误,有人可以提供解决方案吗? 编码 : 装载机 def load_model(model_name)
我需要得到 .pb和 .pbtxt来自 Keras model 的文件为了在 C++ 中使用经过训练的 Keras 模型和 OpenCV 的 DNN 模块。 我可以得到 .pb通过执行 model.s
我创建了一个生成 .pbtxt 文件的 Tensorflow 模型。我可以在构建 Android 应用程序时使用此文件,通过将其重命名为 .pb 文件来使用生成的模型吗? 提前致谢。 最佳答案 如果
我有一个自定义 tensorflow 模型 .pb 文件。我想使用 dnn 模块将其导入 OpenCV。 dnn 模块函数需要 2 个参数:.pb文件和 .pbtxt文件?如何生成 .pbtxt来自
** 代码编辑器:vscode cmd:anaconda 提示符 我遵循了教程,但为什么会出现此错误? ** first error was ModuleNotFoundError: No modul
我运行了代码 export_path=os.getcwd()+'\\model\\'+'2016' with tf.Session(graph=tf.Graph()) as sess: tf.
我想在 android studio 中使用我的 keras 训练模型。我在互联网上得到了这段代码,将我的代码从 keras 转换为 tensorflow-lite。但是当我尝试代码时,我收到了这个错
我一直在关注TensorFlow for Poets 2在我训练过的模型上使用 codelab,并创建了一个带有嵌入权重的卡住量化图。它被捕获在一个文件中 - 比如说 my_quant_graph.p
我关注了this按照说明使用 Tensorflow GPU 重新训练 MobileNet SSD V1 的教程,使用 GPU 训练后损失为 0.5 (下面有更多关于配置的信息) 并获得了 model.
我正在尝试使用谷歌云平台部署模型来支持预测。 我使用以下指令(本地)训练模型 ~/$ gcloud ml-engine local train --module-name trainer.ta
我是一名优秀的程序员,十分优秀!