本模型是在 TensorFlow 1.4 下训练的,然后编译 TensorFlow 1.4 的 C++ 接口可以正常调用模型,但若是想调用更高版本训练好的模型,则会报错,据出错信息猜测可能是高版本的 TensorFlow 中添加了一些低版本没有的函数,所以不能正常运行。 若是编译高版本的 TensorFlow ,比如最新的 TensorFlow 1.11 的 C++ 接口,则无论...
在C/C++ 中使用 TensorFlow 预训练好的模型—— 直接调用 C++ 接口实现,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
} PyEval_CallObject(load_model,NULL);// 导入预训练的模型pParm = PyTuple_New(1);// 新建一个元组,参数只能通过元组传入 Python 程序} 通过PyImport_ImportModule 我们可以导入需要调用的 Python 文件,然后再通过 PyObject_GetAttrString 得到模块里面的函数,最后导入预训练的模型并新建一个元组作为参数的传入。
本模型是在 TensorFlow 1.4 下训练的,然后编译 TensorFlow 1.4 的 C++ 接口可以正常调用模型,但若是想调用更高版本训练好的模型,则会报错,据出错信息猜测可能是高版本的 TensorFlow 中添加了一些低版本没有的函数,所以不能正常运行。 若是编译高版本的 TensorFlow ,比如最新的 TensorFlow 1.11 的 C++ 接口,则无论...
训练好的模型,需要保存好,下次就直接拿来用,相当于是机器学习的成果。不用每次都去学习了, 直接保存成文件,然后下个项目直接导入,就可以使用了。 目前两种方法比较好用。 python自带pickle sklearn joblib工具 还是直接上代码,两种方式都已经在注释里面。
现在的深度学习框架一般都是基于 Python 来实现,构建、训练、保存和调用模型都可以很容易地在 Python 下完成。但有时候,我们在实际应用这些模型的时候可能需要在其他编程语言下进行,本文将通过 C/C++ 间接调用 Python 的方式来实现在 C/C++ 程序中调用 TensorFlow 预训练好的模型。
在C/C++ 中使用 TensorFlow 预训练好的模型—— 间接调用 Python 实现,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
使用训练好的模型 A、学习 B、训练 C、拟合 D、预测 你可能感兴趣的试题 单项选择题 下图所示电路的运算关系为 。 单项选择题 sp3杂化轨道的几何形状为 A.四面体 B.平面形 C.直线形 D.球形 AI智答 联系客服周一至周五 08:30-18:00 剩余次数:0
模型训练: 使用训练集数据训练支持向量机模型,选择适当的核函数(如RBF核),并通过交叉验证调整超参数。 模型评估: 在验证集上评估模型性能,通过混淆矩阵、准确率、召回率等指标衡量模型效果。 预测测试集: 将附件二中的样本通过训练好的模型进行波形识别,将分类结果对应填入附件四的第2列。