本文不涉及tensorflow C版本的编译,只是讲解如何通过API调用预训练模型进行前向推理预测,模型的导出文件为: frozen_inference_graph.pb Mat转Tensor 在tensorflow中,输入数据格式为Tensor格式,有专门的函数读取图片及转换,但这样给图像预处理带来了不便,所以一般情况下,会先用opencv对图像进行读取及预处理,再从opencv的Ma...
TensorFlow 的起源可以追溯到 Google DistBelief，它是由 Google Brain 项目开发的一个专用的生产深度学习系统。Google 针对分布式处理从头重新设计了 TensorFlow，帮助它在 Google 的生产数据中心内的 Google 定制专用集成电路 (ASIC) Tensor Processing Unit (TPU) 上实现最佳运行。这种设计使 TensorFlow 能高效处理深度学...
Tensor类的构造函数无法指定张量值,如需用特定值定义一个张量可以使用Input::Initializer,文档描述:Initializer能够从C++基本类型常量或初始化列表(initializer lists)构建Input对象,代表一个多维数组。而Input对象包含一个Tensor类型的tensor成员。 #include"tensorflow/cc/framework/scope.h"#include"tensorflow/core/framework...
模型输入输出主要就是构造输入输出矩阵,相比python的numpy库,tensorflow提供的Tensor和Eigen::Tensor还是非常难用的,特别是动态矩阵创建,如果你的编译器支持C++14,可以用xTensor库,和numpy一样强大,并且用法机器类似。如果是C++11版本就好好看看eigen库和tensorflow::Tensor文档吧。例举集中简单的用法: 矩阵赋值: 代码语言...
由上文可知,TensorFlow的系统结构以C API为界,将整个系统分为「前端」和「后端」两个子系统: 前端系统:提供编程模型,负责构造计算图; 后端系统:提供运行时环境,负责执行计算图。 下面我们从源码的角度,分别从前后端系统来认识下Tensor的实现。 3. Tensor前端(Python)的定义 我们知道TensorFlow前端系统其主要负责构造...
对tensor进行切片操作,从input中抽取部分内容 inputs:可以是list,array,tensor begin:n维列表,begin[i] 表示从inputs中第i维抽取数据时,相对0的起始偏移量,也就是从第i维的begin[i]开始抽取数据 size:n维列表,size[i]表示要抽取的第i维元素的数目
tf.Tensor([[1.1.1.1.1.]], shape=(1,5), dtype=float32) tf.Tensor([[0.0.0.0.0.]], shape=(1,5), dtype=float32) tf.Tensor([12345], shape=(5,), dtype=int32) 如你所见,我们使用三个不同的函数创建了形状(1,5)的张量对象,使用tf.range()函数创建了形状(5,)的第四个张量对象。注意...
tf.ones:新建指定形状且全为 1 的常量 Tensor tf.ones_like:参考某种形状,新建全为 1 的常量 Tensor tf.fill:新建一个指定形状且全为某个标量值的常量 Tensor tf.zeros([3, 3])# 3x3 全为 0 的常量 Tensor tf.ones_like(c)# 与 c 形状一致全为 1 的常量 Tensor ...
可以使用tf_session_close函数关闭会话对象,使用tf_tensor_free函数释放张量对象。三、总结本文介绍了在Windows平台下编译和使用TensorFlow的基本过程。通过编译TensorFlow源代码,可以生成相应的动态链接库文件。在应用程序中加载该动态链接库后,可以使用TensorFlow提供的函数和数据类型来执行图计算。通过基于C/C++的编程方式...
Tensor checkpointPathTensor(DT_STRING, TensorShape()); checkpointPathTensor.scalar<std::string>()() = checkpointPath; // 读取预训练好的权重 status = session->Run({{graph_def.saver_def().filename_tensor_name(), checkpointPathTensor},}, {}, ...