原文:Tensorflow 用訓練好的模型預測

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:

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TensorFlow 同時調用多個預訓練好模型

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模型分別來進行預測。 調用單個預訓練好模型請點擊此處 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 ...

Wed Oct 03 00:37:00 CST 2018 0 1307
訓練好tensorflow模型移植到android應用中

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 ...

Sun Sep 08 00:57:00 CST 2019 0 731
tensorflow數據加載、模型訓練預測

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 ...

Thu May 09 23:29:00 CST 2019 0 3468
 
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