Android TensorFlow推论接口返回低值

我正在编写一个Android应用程序，它通过一个.pb文件使用一个Keras模型将一片叶子分类为健康或不健康。我使用TensorFlow与Android接口，特别是TensorFlowEnferenceInterface类。我的代码引用如下：

feed（“conv2d_1_input”，input，1，WIDTH，HEIGHT，3）； run（新字符串[]{“activation_7/Sigmoid”}）； 获取（“激活_7/Sigmoid”，输出）

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当我使用Keras从Jupyter笔记本运行.pb网络时，它会输出通常范围内的值（0到1）。但是，当我使用上面的代码和完全相同的图像文件运行它时，它从未给出超过0.1的值，这表示非常不健康的叶子。任何输入都会有帮助。

根据您的问题，当您在培训后在jupyter笔记本上运行时，您会得到正确的输出，但当使用Tensorflow推理界面运行时，您会得到错误的结果

请参阅使用Tensorflow Mobile在Android中运行.pb，首先需要冻结所有变量（将图形中的所有可训练和不可训练变量转换为常量）

请参阅Tensorflow模块以冻结协议缓冲区（.pb）

在您冻结它们之后，您需要优化图形，通常图形将具有推理期间不需要的大部分操作，因此您需要通过优化图形来删除它们

请参见Tensorflow模块以优化协议缓冲区

最后在android中运行这个.pb

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如果你做了所有这些步骤，请告诉我

我已经做了所有这些，但我仍然得到上述错误。好的，请张贴您的pbtxt。