Когда я использую квантованную модель tflite в своем приложении для Android с использованием ML Kit, я получаю исключение «Ошибка модели: сбой задачи загрузки». Если я использую ту же модель, которая не была квантована, все работает нормально.
Я использую Python для преобразования замороженной модели в модель tflite.
Если я установлю converter.post_training_quantize = False, модель прекрасно работает в приложении для Android, но при значении True это не так. Пожалуйста, помогите, почему это происходит и чего мне не хватает ??
Просто для получения дополнительной информации его простая модель состоит из двух сверточных 2d слоев и полностью связанного плотного слоя с двоичным выходом кроссентропии. Большое спасибо.
converter = tf.contrib.lite.TFLiteConverter.from_frozen_graph(graph_file, inputs, outputs)
converter.post_training_quantize = True
tflite_model = converter.convert()
open(file_path, "wb").write(tflite_model)