tensorflow訓練好的模型怎麼呼叫

時間 2021-07-08 21:47:58

1樓:

基本使用

使用 tensorflow, 你必須明白 tensorflow:

使用圖 (graph) 來表示計算任務.

在被稱之為 會話 (session) 的上下文 (context) 中執行圖.

使用 tensor 表示資料.

通過 變數 (variable) 維護狀態.

使用 feed 和 fetch 可以為任意的操作(arbitrary operation) 賦值或者從其中獲取資料.

綜述tensorflow 是一個程式設計系統, 使用圖來表示計算任務. 圖中的節點被稱之為 op

(operation 的縮寫). 一個 op 獲得 0 個或多個 tensor, 執行計算,

產生 0 個或多個 tensor. 每個 tensor 是一個型別化的多維陣列.

例如, 你可以將一小**像集表示為一個四維浮點數陣列,

這四個維度分別是 [batch, height, width, channels].

一個 tensorflow 圖描述了計算的過程. 為了進行計算, 圖必須在 會話 裡被啟動.

會話 將圖的 op 分發到諸如 cpu 或 gpu 之類的 裝置 上, 同時提供執行 op 的方法.

這些方法執行後, 將產生的 tensor 返回. 在 python 語言中, 返回的 tensor 是

numpy ndarray 物件; 在 c 和 c++ 語言中, 返回的 tensor 是

tensorflow::tensor 例項.

計算圖tensorflow 程式通常被組織成一個構建階段和一個執行階段. 在構建階段, op 的執行步驟

被描述成一個圖. 在執行階段, 使用會話執行執行圖中的 op.

例如, 通常在構建階段建立一個圖來表示和訓練神經網路, 然後在執行階段反覆執行圖中的訓練 op.

tensorflow 支援 c, c++, python 程式語言. 目前, tensorflow 的 python 庫更加易用,

它提供了大量的輔助函式來簡化構建圖的工作, 這些函式尚未被 c 和 c++ 庫支援.

2樓:螞蟻學

python使用tensorflow讀取csv資料訓練dnn深度學習模型

tensorflow訓練好的模型,怎麼呼叫?

3樓:

使用 tensorflow, 你必須明白 tensorflow:

使用圖 (graph) 來表示計算任務.

在被稱之為 會話 (session) 的上下文 (context) 中執行圖.

使用 tensor 表示資料.

通過 變數 (variable) 維護狀態.

使用 feed 和 fetch 可以為任意的操作(arbitrary operation) 賦值或者從其中獲取資料.

綜述tensorflow 是一個程式設計系統, 使用圖來表示計算任務. 圖中的節點被稱之為 op

(operation 的縮寫). 一個 op 獲得 0 個或多個 tensor, 執行計算,

產生 0 個或多個 tensor. 每個 tensor 是一個型別化的多維陣列.

例如, 你可以將一小**像集表示為一個四維浮點數陣列,

這四個維度分別是 [batch, height, width, channels].

一個 tensorflow 圖描述了計算的過程. 為了進行計算, 圖必須在 會話 裡被啟動.

會話 將圖的 op 分發到諸如 cpu 或 gpu 之類的 裝置 上, 同時提供執行 op 的方法.

這些方法執行後, 將產生的 tensor 返回. 在 python 語言中, 返回的 tensor 是

numpy ndarray 物件; 在 c 和 c++ 語言中, 返回的 tensor 是

tensorflow::tensor 例項.

tensorflow訓練好的模型,怎麼呼叫

使用 tensorflow,你必須明白 tensorflow 使用圖 graph 來表示計算任務.在被稱之為 會話 session 的上下文 context 中執行圖.使用 tensor 表示資料.通過 變數 variable 維護狀態.使用 feed 和 fetch 可以為任意的操作 arbitr...

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