keras 和 tensorflow lite 模型的预测差异答案

【问题标题】：Prediction differences between keras and tensorflow lite modelkeras 和 tensorflow lite 模型的预测差异
【发布时间】：2019-11-14 20:05:28
【问题描述】：

我创建了 keras 模型来识别人类活动，基于来自移动加速度计的数据：

model = Sequential()
model.add(Reshape((const.PERIOD, const.N_FEATURES), input_shape=(240,)))
model.add(Conv1D(100, 10, activation='relu', input_shape=(const.PERIOD, const.N_FEATURES)))
model.add(Conv1D(100, 10, activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(const.N_FEATURES))
model.add(Conv1D(160, 10, activation='relu'))
model.add(Conv1D(160, 10, activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(7, activation='softmax'))
model.summary()
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

我已经测试过模型，十个 epoch 后的准确率大约是 85-90%。我不知道，但是当我将模型转换为 TF Lite 并在我的 android 应用程序中运行解释器时，会出现可怕的预测。结果不好的原因是什么？ keras -> tensorflow -> tensorflow lite line 不兼容？我应该以另一种方式运行它，使用 servlet + keras 模型之类的东西吗？

【问题讨论】：

你很快就进入了你的模型，你有没有考虑过它可能是训练数据？
但如果是同一部手机，同样的活动，数据会有什么问题？
每次活动我收集的方式都是一样的，即保持在首选位置或放在我的口袋里。

标签： python android tensorflow keras tensorflow-lite

【解决方案1】：

一些建议：

尝试使用 https://lutzroeder.github.io/netron/。看看有没有出乎意料。
首先尝试使用 tensorflow lite 的 python API 进行调试。喂一样的 keras 模型和 tflite 模型的输入并比较输出张量。

【讨论】：