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 ...
本節涉及點: 從命令行參數讀取需要預測的數據 從文件中讀取數據進行預測 從任意字符串中讀取數據進行預測 一 從命令行參數讀取需要預測的數據 訓練神經網絡是讓神經網絡具備可用性,真正使用神經網絡時,需要對新的輸入數據進行預測, 這些輸入數據 不像訓練數據那樣是有目標值 標准答案 ,而是需要通過神經網絡計算來獲得預測的結果。 通過命令行參數輸入數據: 運行結果如下: 使用 Anaconda 執行該程序 ...
2019-10-11 17:07 0 4574 推薦指數:
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 ...
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 ...
谷歌在大型圖像數據庫ImageNet上訓練好了一個Inception-v3模型,這個模型我們可以直接用來進來圖像分類。 下載地址:https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models ...
。 關於TensorFlow如何保存/加載模型就不多說了(或者可以直接使用TensorFlow.js,但我用npm ...
具體步驟如下: 1. TFLiteConverter保存模型 修改網絡模型代碼,將模型通過TFLiteConverter轉化成為 TensorFlow Lite FlatBuffer即為.tflite的備份文件。參考官網說明https://tensorflow ...
數據集 DNN 依賴於大量的數據。可以收集或生成數據,也可以使用可用的標准數據集。TensorFlow 支持三種主要的讀取數據的方法,可以在不同的數據集中使用;本教程中用來訓練建立模型的一些數據集介紹如下: MNIST:這是最大的手寫數字(0~9)數據庫。它由 60000 個示例的訓練集 ...
https://blog.csdn.net/weixin_44388679/article/details/107458536 https://blog.csdn.net/u014432647/ar ...