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 ...

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 ...

://www.tensorflow.org/install/source_windows#tested_build_configuration ...

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/article/details/126021623 https://docs.djl.ai ...

TensorFlow 预训练好的模型。 1. 环境配置 为了能在 C/C++ 中调用 Python，我 ...

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 ...