來自 pb 和 h5 文件的不同預測

Question

我已經按照這個中型帖子的實施將我的 Keras model 部署到 Android。 我在 output 層中使用了具有 9 個節點的密集層以及 softmax 激活，而不是在帖子中使用的全局平均池。 我的 model 的 h5 文件在 python 中預測准確，但是當我在 Android 中使用 pb 文件時，它的預測是錯誤的。 此外，預測后的浮點值在不同的 Android 器件中略有不同。 執行有問題嗎？ 文件ConvertToTensorflow.py的第 16 行很可能有一個小錯誤（它應該是keras_model.outputs而不是keras_model.output ）。 我已更正它，但問題仍然存在。

Answer 1

It turns out that normalizeBitmap function of ImageUtils.java was actually normalizing each pixel of the image while I simply divided each pixel value by 255 while training my model in python. 所以我更改了 3 行代碼：

output[i * 3] = (float)(((val >> 16) & 0xFF)/255.0);
output[i * 3 + 1] = (float)(((val >> 8) & 0xFF)/255.0);
output[i * 3 + 2] = (float)((val  & 0xFF)/255.0);