TensorFlow 预训练好的模型。 1. 环境配置 为了能在 C/C++ 中调用 Python,我 ...
现在的深度学习框架一般都是基于 Python 来实现,构建 训练 保存和调用模型都可以很容易地在 Python 下完成。但有时候,我们在实际应用这些模型的时候可能需要在其他编程语言下进行,本文将通过直接调用 TensorFlow 的 C C 接口来导入 TensorFlow 预训练好的模型。 .环境配置 点此查看 C C 接口的编译 . 导入预定义的图和训练好的参数值 . 准备测试数据 本例中输 ...
2018-10-08 19:47 0 6909 推荐指数:
TensorFlow 预训练好的模型。 1. 环境配置 为了能在 C/C++ 中调用 Python,我 ...
://www.tensorflow.org/install/source_windows#tested_build_configuration ...
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 ...
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 ...
1.首先官网上下载libtorch,放到当前项目下 2.将pytorch训练好的模型使用torch.jit.trace导出为.pt格式 torchscript加载.pt模型 CMakeLists.txt编译 运行 ...
vars = tf.global_variables() net_var = [var for var in vars if 'bi-lstm_secondLayer' not in va ...
现实中,C++的库门类繁多,解决的问题也是极其广泛,库从轻量级到重量级的都有。本文为你介绍了十一种类库,有我们常见的,也有不常见的,一起来看。 如果你有一定的C基础可能学起来比较容易些,但是学习C++的过程中又要尽量避免去使用一些C中的思想;平时还要多看一些高手写的代码,遇到问题多多思 ...
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 ...