转换为Tensorflow的文件产生错误结果，转换为TFLite的文件产生错误消息
我想用teachablemachine.withgoogle创建一个对象检测，并用TFLite对此进行评估 我在一月份用一些对象进行了测试，结果是成功的。 我能够从这个页面训练对象，将它们转换为gpu和tpu的tflite文件。两个文件的识别率都很高 现在我继续这个项目，但我只得到错误或错误的结果 阅读对象和训练是成功的。从一些动物身上检测到30个物体，具有非常高的确定性。可在此处测试识别： 现在的问题是： 转换为Tensoflow Lite后，将显示一条错误消息和一个fdefective可下载文件。 转换和下载保存的_模型文件显然是成功的，但转换到TFLite后的结果是错误的 运行将培训期间生成的tensorflow json文件转换为keras saved，然后转换为model.tflite时的结果同样不正确 在此期间，是否有任何方法或参数改变，从而伪造了我的结果 向你问好，Jörn 翻译成中文（免费版） 更新2021-05-08 识别效果非常好，30个不同对象的识别成功，没有问题。 但是导出到Tensorflow和TF lite的成功与否取决于对象的数量 最多可转换6个对象，但没有错误，超过6个对象的导出失败转换为Tensorflow的文件产生错误结果，转换为TFLite的文件产生错误消息,tensorflow,Tensorflow,我想用teachablemachine.withgoogle创建一个对象检测，并用TFLite对此进行评估 我在一月份用一些对象进行了测试，结果是成功的。 我能够从这个页面训练对象，将它们转换为gpu和tpu的tflite文件。两个文件的识别率都很高 现在我继续这个项目，但我只得到错误或错误的结果 阅读对象和训练是成功的。从一些动物身上检测到30个物体，具有非常高的确定性。可在此处测试识别： 现在的问题是： 转换为Tensoflow Lite后，将显示一条错误消息和一个fdefective可下
错误消息位于浏览器中的“teachablemachine.withgoogle.com”。
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