2017-02-21 6 views
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私は自分の20種類のInception-V3最終層を再学習しました。私がアンドロイドデモアプリで再トレーニングモデルを使用している場合、予測に6〜8秒かかります。私はそれが6-9秒かかり、quantize_graphoptimize_for_inference行っている> 3から4.5秒 Tensorflow Android:retrained Inception v3に時間がかかりすぎる

- > 6-8秒

  • S6、 -

    • LG G4スタイラスで実行

      それは7-11秒かかります。それを改善する方法はありますか? LG G4スタイラス上

      出力:

      Output

      EDIT

      私は私がいることがわかり、私の携帯電話で、通常のTF分類アプリにあなたのデバッグ出力を比較

  • 答えて

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    thisを踏襲しています何らかの理由で、あなたのグラフがはるかに大きくなることを示唆するはるかに大きなノード数があります。私はquantizeメソッドに慣れていませんが、通常よりも多くのconv2Dレイヤーがあるようです。

    これ以上の情報がなくても、グラフを再構築して最終層を適切に追加したことを確認してください。

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    @JCookrグラフを再学習して最適化を適用しようとしましたが、同じ結果が得られました。 –

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    私はあなたがリトレインするだけでなく、形状を再構築する必要があるとは思わない。あなたはチュートリアルに従っていますか? – JCooke

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    はい、私は[this](https://www.tensorflow.org/tutorials/image_retraining)と[this](https://codelabs.developers.google.com/codelabs/tensorflow-for-poets/index)に従っています。 .html?index = ..%2F ..%2Findex#0)。 –

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