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 ...

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 ...

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

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...