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 ...
本节涉及点: 从命令行参数读取需要预测的数据 从文件中读取数据进行预测 从任意字符串中读取数据进行预测 一 从命令行参数读取需要预测的数据 训练神经网络是让神经网络具备可用性,真正使用神经网络时,需要对新的输入数据进行预测, 这些输入数据 不像训练数据那样是有目标值 标准答案 ,而是需要通过神经网络计算来获得预测的结果。 通过命令行参数输入数据: 运行结果如下: 使用 Anaconda 执行该程序 ...
2019-10-11 17:07 0 4574 推荐指数:
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 ...
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 ...
谷歌在大型图像数据库ImageNet上训练好了一个Inception-v3模型,这个模型我们可以直接用来进来图像分类。 下载地址:https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models ...
。 关于TensorFlow如何保存/加载模型就不多说了(或者可以直接使用TensorFlow.js,但我用npm ...
具体步骤如下: 1. TFLiteConverter保存模型 修改网络模型代码,将模型通过TFLiteConverter转化成为 TensorFlow Lite FlatBuffer即为.tflite的备份文件。参考官网说明https://tensorflow ...
数据集 DNN 依赖于大量的数据。可以收集或生成数据,也可以使用可用的标准数据集。TensorFlow 支持三种主要的读取数据的方法,可以在不同的数据集中使用;本教程中用来训练建立模型的一些数据集介绍如下: MNIST:这是最大的手写数字(0~9)数据库。它由 60000 个示例的训练集 ...
https://blog.csdn.net/weixin_44388679/article/details/107458536 https://blog.csdn.net/u014432647/ar ...