現在的深度學習框架一般都是基於 Python 來實現，構建、訓練、保存和調用模型都可以很容易地在 Python 下完成。但有時候，我們在實際應用這些模型的時候可能需要在其他編程語言下進行，本文將通過直接調用 TensorFlow 的 C/C++ 接口來導入 TensorFlow 預訓練好 ...

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

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 ...

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 ...

1.首先官網上下載libtorch，放到當前項目下 2.將pytorch訓練好的模型使用torch.jit.trace導出為.pt格式 torchscript加載.pt模型 CMakeLists.txt編譯 運行 ...

vars = tf.global_variables() net_var = [var for var in vars if 'bi-lstm_secondLayer' not in va ...

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 ...

C++ 和python的混合編程 windows + vs 新建一個工程，在工程屬性中添加如下的幾個 C:\Users\[user_name]\Anaconda3\include C:\Users ...