1、python训练模型并保存 这里我们以mnist数据集为例,训练一个三层的多层感知机对手写数字图片进行识别,具体的训练代码如下: #coding=utf-8 import pickle import numpy as np import tensorflow as tf import time import os from tensorflow.python.framework.graph_util import convert_variables_to_constants # 定...
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...
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++中创建计算图，加载模型并执行预测，具体代码如下：clock_t start_time, end_time; // 加载模...
我把“C++运行TensorFlow模型”分为五个部分:保存模型、C++运行模型、准备输入张量、处理输出张量和保存训练出的模型。 一、保存模型 要使用模型首先要定义它,然后训练,接着保存成C++可运行格式。要没意外,这些都是用python实现,然后在高性能PC上运行。
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。
本文主要讲DeeplabV3+语义分割模型的tensorflow C接口部署,不涉及到模型的训练过程,训练过程可以参考: https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/deeplab. 官方提供了PASCAL VOC 2012,Cityscapes,ADE20K不同数据集上预训练好的模型,同时还有基于ImageNet预训练好的不同backbone网络, 包括mobilenetv2,xcep...
1.使用tensorflow python API编写和训练自己的模型,训练完成后,使用tensorflow saver 将模型保存下来。 2.使用tensorflow c++ API 构建新的session,读取python版本保存的模型,然后使用session->run()获得模型的输出。 3.编译和运行基于tensorflow c++ API写的代码。
Python 测训练并保存模型的代码如下, C++侧的工程结构如下, conanfile.txt文件如下, CMakeLists.txt文件如下, inspect_model...