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如何使用tEnsorFlow C++Api

Tensorflow C++ API调用预训练模型和生产环境编译 试着写了一个python 中训练NN模型,用freeze_graph.py小工具固定参数到 .pb文件中,然后在C++中读取session->Run()来预测的完整demo.之后用用Bazel编译或者在自己的环境下一来libtensorflow_cc.so 编译.http://blog.csdn.net/rockingdingo/article/details/75452711

刚开始的话,先要从Github下载源代码,可以按这里的说明来操作从源码安装,需要注意的是:安装之前,应该要有Bazel和最近版本的GCC).Tensorflow C++ API(以及系统的后端)在tensorflow/core这个模块中,目前只支持2中形式:C++

首先创建一个mfc或控制台程序,然后右键工程属性,在vc++目录选项页中分别加入python的包含文件目录和库文件目录:c:/program files/python35/includec:/program files/python35/libsc:/program files/python35/lib

// 导入之前已经保存好的模型 // 本程序来自tensorflow/c/c_api_test.cc // 如果不明白,就看这个测试脚本就行了 const char ksavedmodel[] = "cc/saved_model/testdata/half_plus_two/00000123"; const string saved_model_dir = tensorflow::io::

可以装xp虚拟机.微软的官网上边有下载.不要自己乱下载,不然会有很多未知问题.现在较流行的是vmware7.0 .window xp pro 镜像文件.下载好备用.(找一个“电脑疯子”xp镜像文件,600m的纯净版最好.)记好路径.

TensorFlow 是一个编程系统, 使用图来表示计算任务. 图中的节点被称之为 op (operation 的缩写). 一个 op 获得 0 个或多个 Tensor, 执行计算, 产生 0 个或多个 Tensor. 每个 Tensor 是一个类型化的多维数组. 例如, 你可以将一小组图像集表示

使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow:使用图 (graph) 来表示计算任务.在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图.使用 tensor 表示数据.通过 变量 (Variable) 维护状态.使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(

基本使用使用TensorFlow,你必须明白TensorFlow:使用图(graph)来表示计算任务.在被称之为会话(Session)的上下文(context)中执行图.使用tensor表示数据.通过变量(Variable)维护状态.使用feed和fetch可以为任意的操作(

调用时,代码如下: y即为输出的结果. github传送门:SymphonyPy/Valified_Code_Classify 一个识别非常简单的验证码的程序 保存训练好的模型的代码如下: 训练完一个模型后,为了以后重复使用,通常我们需要对模型的结果进行保存.

基本使用使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow:使用图 (graph) 来表示计算任务.在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图.使用 tensor 表示数据.通过 变量 (Variable) 维护状态.使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作

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