我已遵循此medium post的实现，将我的Keras模型部署到Android。我使用了具有9个节点的密集层以及输出层中的softmax激活，这与文章中使用的全局平均池相反。我的模型的h5文件在python中可以准确预测，但是当我在Android中使用pb文件时，其预测是错误的。此外，在不同的Android设备中，发现预测后的浮点值有些不同。实施有什么问题吗？文件ConvertToTensorflow.py的第16行中很可能有一个小错误（应该是keras_model.outputs而不是keras_model.output）。我已经纠正了，但问题仍然存在。
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事实证明，normalizeBitmap的{{1}}函数实际上是在标准化图像的每个像素，而我在python中训练模型时，只是将每个像素值除以255。所以我更改了3行代码：
ImageUtils.java