keras h5模型置信度和转换为tflite的同一模型不一致的可能原因？

Question

最近，我使用keras来转移训练mobilenet模型。我重新配置了输出层，以便在两个类上进行预测。

然后我将保存的.h5文件转换为.tflite文件。一旦根据TensorFlow的ImageClassification示例在Android Studio中运行：

我在预测的可信度上看到了小的差异。即

对于这张图片：[进行推理的图像] [1]：https://i.stack.imgur.com/uSmLp.jpg

Tflite模型信心：[2.0677739E-5，0.9999794]

使用Keras预测.h5桌面上的推断：[5.100073E-4，9.994900E-1]

如您所见，他们的预测方向相同。但是，我对可能导致差异的原因感到好奇？

如果这不像一般解释那么简单，我将发布所有必需的代码。

版本桌面：

TensorFlow 2.1.0
Keras 2.3.1
Keras-applications 1.0.8
keras-preprocessing 1.1.0

版本android：

'org.tensorflow:tensorflow-lite:2.1.0'
'org.tensorflow:tensorflow-lite-gpu:0.0.0-nightly'
'org.tensorflow:tensorflow-lite-support:0.0.0-nightly'

谢谢！

Answer 1

Tensorflow Lite与keras模型可能略有不同，因为它们不共享相同的运行时内核。如果tflite模型被量化，也会发生这种情况。