詢問官方是否支持文字探勘？
剛查詢似乎只支援 nef 影像辨識的python api，如果要進行相關文字探勘的應用，該從何下手？
另外請問模型轉換、優化是否支持一維 Input？
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剛查詢似乎只支援 nef 影像辨識的python api，如果要進行相關文字探勘的應用，該從何下手？
另外請問模型轉換、優化是否支持一維 Input？
Comments
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格式？
@viecorg2774@gmail.com
Hi viecorg,
如果您能夠把1維的 Input 弄成 4 維的形式, 就可以達到您想要的目標。
關於除了影像辨識相關應用模型推論的方法您可以參考以下連結：
https://www.kneron.com/forum/discussion/259/inference-with-not-image-data#latest
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有誤？
我可以私下提供Onnx模型 & nef & python 執行推論過程
@viecorg2774@gmail.com
Hi viecorg,
恭喜您成功轉成 nef。
我認為有可能是對 input data 的 preprocess 還有 output data 的 postporcess 與原本的模型有落差才會造成推論不符合預期。
您可以提供 model 與 inference 過程看看。 (20221101_viecorg)