2020-12-10 11:15:20

new/intel-mobi-proj-tf/07.md

@@ -288,7 +288,7 @@ bazel-bin/tensorflow/contrib/util/convert_graphdef_memmapped_format \
 
 `Could not create TensorFlow Graph: Invalid argument: No OpKernel was registered to support Op 'RandomUniform' with these attrs. Registered devices: [CPU], Registered kernels: <no registered kernels>.`
 
-幸运的是，如果您已经阅读了前面的章节，那么您应该非常熟悉如何解决这种错误。 快速回顾一下：首先找出哪些 op 和内核文件定义并实现了该操作，然后检查`tf_op_files.txt`文件中是否包含 op 或内核文件，并且应该至少缺少一个文件，从而导致错误 ; 现在只需将 op 或内核文件添加到`tf_op_files.txt`并重建库。 在我们的情况下，运行以下命令：
+幸运的是，如果您已经阅读了前面的章节，那么您应该非常熟悉如何解决这种错误。 快速回顾一下：首先找出哪些操作和内核文件定义并实现了该操作，然后检查`tf_op_files.txt`文件中是否包含操作或内核文件，并且应该至少缺少一个文件，从而导致错误 ; 现在只需将操作或内核文件添加到`tf_op_files.txt`并重建库。 在我们的情况下，运行以下命令：
 
 ```py
 grep RandomUniform tensorflow/core/ops/*.cc

new/intel-mobi-proj-tf/08.md

@@ -699,7 +699,7 @@ Could not create TensorFlow Graph: Invalid argument: No OpKernel was registered
 [[Node: bidirectional_1/while_1/Less = Less[T=DT_INT32, _output_shapes=[[]]](bidirectional_1/while_1/Merge, bidirectional_1/while_1/Less/Enter)]]
 ```
 
-我们在上一章中已经看到`RefSwitch` op 出现类似的错误，并且知道针对此类错误的解决方法是在启用 `-D__ANDROID_TYPES_FULL__`的情况下构建 TensorFlow 库。 如果没有看到这些错误，则意味着您在上一章的 iOS 应用程序中已建立了这样的库； 否则，请按照“为 iOS 构建自定义 TensorFlow 库”的开头的说明。 上一章的内容构建新的 TensorFlow 库，然后再次运行该应用程序。
+我们在上一章中已经看到`RefSwitch`操作出现类似的错误，并且知道针对此类错误的解决方法是在启用 `-D__ANDROID_TYPES_FULL__`的情况下构建 TensorFlow 库。 如果没有看到这些错误，则意味着您在上一章的 iOS 应用程序中已建立了这样的库； 否则，请按照“为 iOS 构建自定义 TensorFlow 库”的开头的说明。 上一章的内容构建新的 TensorFlow 库，然后再次运行该应用程序。
 
 现在选择 TensorFlow 模型，您将看到如图 8.5 所示的结果：
 
@@ -719,7 +719,7 @@ Could not create TensorFlow Graph: Invalid argument: No OpKernel was registered
 
 
 
-事实证明，这就像使用 Android 上的模型在沙滩上散步一样-尽管我们必须使用自定义的 TensorFlow 库（而不是 TensorFlow pod），我们甚至不需要像上一章那样使用自定义的 TensorFlow Android 库。 截至 2018 年 2 月）。 与用于 iOS 的 TensorFlow Pod 相比，在`build.gradle`文件中使用`compile 'org.tensorflow:tensorflow-android:+'`构建的 TensorFlow Android 库必须对`Less` Op 具有更完整的数据类型支持。
+事实证明，这就像使用 Android 上的模型在沙滩上散步一样-尽管我们必须使用自定义的 TensorFlow 库（而不是 TensorFlow pod），我们甚至不需要像上一章那样使用自定义的 TensorFlow Android 库。 截至 2018 年 2 月）。 与用于 iOS 的 TensorFlow Pod 相比，在`build.gradle`文件中使用`compile 'org.tensorflow:tensorflow-android:+'`构建的 TensorFlow Android 库必须对`Less`操作具有更完整的数据类型支持。
 
 要在 Android 中测试模型，请创建一个新的 Android 应用 StockPrice，并将两个模型文件添加到其`assets`文件夹中。 然后在布局中添加几个按钮和一个`TextView`并在`MainActivity.java`中定义一些字段和常量：