caffe程序自带有一张小猫图片，存放路径为caffe根目录下的 examples/images/cat.jpg, 如果我们想用一个训练好的caffemodel来对这张图片进行分类，那该怎么办呢？ 如果不用这张小猫图片，换一张别的图片，又该怎么办呢？如果学会了小猫图片的分类，那么换成其它图片，程序 ...

一、单个图片进行分类 　　这个比较简单，在*.bat文件中输入以下代码： 设置好相关路径后，双击*.bat文件即可运行。 二、批量对图片进行分类 　　在对单个图片进行分类就想知道如何批量对图片进行分类。自己搜索了一些资料，发现需要调用python，使用python文件实现目的 ...

caffe程序自带有一张小猫图片，存放路径为caffe根目录下的 examples/images/cat.jpg, 如果我们想用一个训练好的caffemodel来对这张图片进行分类，那该怎么办呢？ 如果不用这张小猫图片，换一张别的图片，又该怎么办呢？如果学会了小猫图片的分类，那么换成其它图片，程序 ...

原文链接 保存训练好的模型的代码如下： 使用时，代码如下: y即为输出的结果 ...

经过前面两篇博文的学习，我们已经训练好了一个caffemodel模型，并生成了一个deploy.prototxt文件，现在我们就利用这两个文件来对一个新的图片进行分类预测。 我们从mnist数据集的test集中随便找一张图片，用来进行实验。 最后输出 the class ...

主要的解决思路有三个： 使用DJL框架，把pytorch模型转化成在java中能用的模型。 参考：https://blog.csdn.net/weixin_43401230/ ...

在某些任务中，我们需要针对不同的情况训练多个不同的神经网络模型，这时候，在测试阶段，我们就需要调用多个预训练好的模型分别来进行预测。 调用单个预训练好的模型请点击此处 弄明白了如何调用单个模型，其实调用多个模型也就顺理成章。我们只需要建立多个图，然后每个图导入一个模型，再 ...

本篇文章介绍在spark中调用训练好的tensorflow模型进行预测的方法。 本文内容的学习需要一定的spark和scala基础。 如果使用pyspark的话会比较简单，只需要在每个excutor上用Python加载模型分别预测就可以了。 但工程上为了性能考虑，通常使用的是scala版本 ...