Tensorflow訓練模型在Android設備上的行為不同

Question

我已經用一些自定義圖像對模型進行了重新訓練，如tensorflow for poets教程中所述。

當我使用以下命令在計算機上運行模型時， python -m scripts.label_image --graph=tf_files/retrained_graph.pb --image=tf_files/test_photos/apple.jpg

我期望它可以歸類為蘋果，並且得到正確的分類結果是：

蘋果1.0橙1.40016e-08檸檬2.19029e-09

當我將經過重新訓練的模型和標簽文件復制到android studio的資產文件夾並構建apk時，即使為模型提供相同的圖像，我也會得到不同的分類結果。

從使用相同模型構建的應用程序中查看分類結果的圖像

我以為問題是由anaconda和android studio的不同tensorflow版本引起的。 因此，我將tensorflow版本升級到1.7.0以構建模型，並且在android studio中tensorflow的依賴項是

compile 'org.tensorflow:tensorflow-android:+' 

我也嘗試過依賴

compile 'org.tensorflow:tensorflow-android:1.7.0'

但是我收到另一個錯誤，啟動后應用立即崩潰，因此我不得不轉回

'org.tensorflow:tensorflow-android:+' 

Answer 1

最后，即使完成了優化和量化，我也無法使其與用於移動設備的tensorflow一起使用。 移動設備和計算機上的相同圖像輸出的結果完全不同。

因此，我改為Tensorflow Lite。 使用tensorflow lite我的問題解決了。 簡短說明：Windows（尤其是toco）不支持Tensorflow lite，因此我不得不使用ubuntu。