caffe程序自帶有一張小貓圖片，存放路徑為caffe根目錄下的 examples/images/cat.jpg, 如果我們想用一個訓練好的caffemodel來對這張圖片進行分類，那該怎么辦呢？ 如果不用這張小貓圖片，換一張別的圖片，又該怎么辦呢？如果學會了小貓圖片的分類，那么換成其它圖片，程序 ...

一、單個圖片進行分類 　　這個比較簡單，在*.bat文件中輸入以下代碼： 設置好相關路徑后，雙擊*.bat文件即可運行。 二、批量對圖片進行分類 　　在對單個圖片進行分類就想知道如何批量對圖片進行分類。自己搜索了一些資料，發現需要調用python，使用python文件實現目的 ...

caffe程序自帶有一張小貓圖片，存放路徑為caffe根目錄下的 examples/images/cat.jpg, 如果我們想用一個訓練好的caffemodel來對這張圖片進行分類，那該怎么辦呢？ 如果不用這張小貓圖片，換一張別的圖片，又該怎么辦呢？如果學會了小貓圖片的分類，那么換成其它圖片，程序 ...

原文鏈接 保存訓練好的模型的代碼如下： 使用時，代碼如下: y即為輸出的結果 ...

經過前面兩篇博文的學習，我們已經訓練好了一個caffemodel模型，並生成了一個deploy.prototxt文件，現在我們就利用這兩個文件來對一個新的圖片進行分類預測。 我們從mnist數據集的test集中隨便找一張圖片，用來進行實驗。 最后輸出 the class ...

主要的解決思路有三個： 使用DJL框架，把pytorch模型轉化成在java中能用的模型。 參考：https://blog.csdn.net/weixin_43401230/ ...

在某些任務中，我們需要針對不同的情況訓練多個不同的神經網絡模型，這時候，在測試階段，我們就需要調用多個預訓練好的模型分別來進行預測。 調用單個預訓練好的模型請點擊此處 弄明白了如何調用單個模型，其實調用多個模型也就順理成章。我們只需要建立多個圖，然后每個圖導入一個模型，再 ...

本篇文章介紹在spark中調用訓練好的tensorflow模型進行預測的方法。 本文內容的學習需要一定的spark和scala基礎。 如果使用pyspark的話會比較簡單，只需要在每個excutor上用Python加載模型分別預測就可以了。 但工程上為了性能考慮，通常使用的是scala版本 ...