tensorflow - 我在自定义数据集上训练了 ssd mobilenet v1,在 jetson 中运行的尺寸减小问题
问题描述
我在自定义数据集上训练了 ssd mobilenet v1 现在我想在 jetson 中运行,我使用 tensorflow 对象检测 api 将其转换为冻结的图形 pb 文件,我想在 jetson nano 上运行这个模型,但我吃 2.5 GB 的 RAM,而模型大小仅为 22.3MB。我尝试了 Tensorrt FP16 转换,但内存消耗仍然相同。
我需要 5 到 6 MB 大小的模型,或者至少它必须在推理时消耗更少的内存。
解决方案
推荐阅读
- git - 使用 git bash 时出现此错误的原因是什么
- chef-infra - 如何让 Chef 出错或至少报告 .erb 模板中缺少的变量?
- .net - 捕获和更改系统的日期
- javascript - 是否有不支持后视的浏览器的修复/回调
- rx-swift - RXSwift:捕获错误而不从流中发出元素
- angular-material2 - 我可以在 Angular 材质菜单组件上使用哪些不同的方向属性?
- python - Python 深入遍历数组。树
- java - 将 xyz 投影到 xy 屏幕坐标的函数
- c# - C# WPF - 数据绑定 DataGridComboboxColumn SelectedValueBinding
- python - Pandas:如何创建一个每 n 行增加的简单计数器?