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謝謝，已經成功優化並轉換成nef ！ 但是我有幾個問題想請教： 將轉換過的模型推論後的準確度卻和原本自訓練的 TensorFlow 模型差距頗大，請問這是我的input data 不合適的原因嗎？ 還是在模型轉換後的 nef 模型結構跟原本的模型會產生巨大的變化？ 或者是模型推論步驟…
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看官方提供的 toolchain，模型的 Input 為 (batch, height, width, channel) ，這樣在做模型轉換優化並推論後，結合 python api 是不是就只能做影像辨識相關的應用？ 如果針對以一維的文字作為 input 輸入的 model，該怎麼經由官方提供的 toolchain 轉換為加速棒推理的…