来自 pb 和 h5 文件的不同预测答案

【问题标题】：Different predictions from pb and h5 file来自 pb 和 h5 文件的不同预测
【发布时间】：2019-11-13 19:44:01
【问题描述】：

我已经按照medium post 的实现将我的 Keras 模型部署到 Android。我使用了具有 9 个节点的密集层以及输出层中的 softmax 激活，而不是帖子中使用的全局平均池化。我的模型的h5文件在python中预测准确，但是当我在Android中使用pb文件时，它的预测是错误的。此外，预测后的浮点值在不同的Android设备上也有一些不同。执行有问题吗？文件ConvertToTensorflow.py 的第16 行很可能有一个小错误（应该是keras_model.outputs 而不是keras_model.output）。我已经更正了，但问题仍然存在。

【问题讨论】：

标签： python android tensorflow keras protobuf-c

【解决方案1】：

事实证明，ImageUtils.java 的 normalizeBitmap 函数实际上是对图像的每个像素进行归一化，而我在 python 中训练我的模型时只是将每个像素值除以 255。于是我改了3行代码：

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);

【讨论】：