由题目就可以看出,本节内容分为三部分,第一部分就是如何将训练好的模型持久化,并学习模型持久化的原理,第二部分就是如何将CKPT转化为pb文件,第三部分就是如何使用pb模型进行预测。 这里新增一个h5转tflite,h5转pb,pb转 tflite的文件代码,代码直接展示,不写 ...
由题目就可以看出,本节内容分为三部分,第一部分就是如何将训练好的模型持久化,并学习模型持久化的原理,第二部分就是如何将CKPT转化为pb文件,第三部分就是如何使用pb模型进行预测。 这里新增一个h5转tflite,h5转pb,pb转 tflite的文件代码,代码直接展示,不写 ...
tensorflow python创建模型,训练模型,得到.pb模型文件后,用c++ api进行预测 也可以用opencv c++库读取图片Mat复制到Tensor中 也可用指针引用的方式转换 ...
/53376283后,对代码进行了修改。 问题的跟踪情况记录: 1 首先是保存模型: 因为ince ...
运行 ...
参考网上的:https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/8854 ...
最近已经训练好了一版基于DeepLearning的文本分类模型,TextCNN原理。在实际的预测中,如果默认模型会优先选择GPU那么每一次实例调用,都会加载GPU信息,这会造成很大的性能降低。 那么,在使用的过程中我们无关乎使用GPU还是CPU,使用CPU反而是很快的,所以在有GPU的服务器部署 ...
查看tensorflow pb模型文件的节点信息: 效果: 参考:https://tang.su/2017/01/export-TensorFlow-network/ https://github.com/tensorflow/tensorflow ...
import sys,os sys.path.append(os.pardir) import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from PIL import Image ...