【问题标题】:How to train Efficientnet edgeTPU models for coral?如何为珊瑚训练 Efficientnet edgeTPU 模型?
【发布时间】:2020-10-10 22:47:44
【问题描述】:

我有珊瑚 USB 加速器,我正在寻找训练图像分类模型。我能找到的最适合我需要的模型是 EfficientNet-EdgeTpu (S)。我试图找到一种方法来使用 tensorflow API 重新训练我的计算机中的模型,但我能找到的(主要是珊瑚页面和 tensorflow git 自述文件)是如何使用谷歌云工具和虚拟机来训练它。是否需要使用谷歌云解决方案来训练 EfficientNet-EdgeTpu 模型?

我还发现了如何轻松训练 Efficientnet 模型 B0-B7,但我不知道这个模型是否与在珊瑚 USB 中运行的 EfficientNet-EdgeTpu (S/M/B) 相同。

我只是想找到一种简单的方法来在我的计算机中训练更适合珊瑚 USB 的高效网络模型,而无需创建帐户并支付谷歌存储和 VM 培训费用。

【问题讨论】:

    标签: python tensorflow google-coral


    【解决方案1】:

    您可以做的一件事是在您的自定义数据上训练开箱即用的效率网络(来自 tensorflow)并将其转换为 tflite,然后使用 edgetpu_compiler 对其进行编译。

    from tensorflow.keras.applications import EfficientNetB0
    

    【讨论】:

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