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 ...
參考資料: https: blog.csdn.net yuejisuo article details https: blog.csdn.net edrlyh article details https: www.tensorflow.org install source windows tested build configurations 編譯tensorflow . . : .tensorf ...
2020-05-18 17:03 0 634 推薦指數:
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 ...
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 ...
TensorFlow 預訓練好的模型。 1. 環境配置 為了能在 C/C++ 中調用 Python,我 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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/article/details/126021623 https://docs.djl.ai ...