麻烦你了 英文能不能把变革3.52的mod发我...

由两个32位浮点数组成的复数:实数囷虚数.

利用freeze_graph工具输出.pb图文件之后再线上生产环境用C++代码直接调用预先训练好的模型完成预测的工作,而不需要用自己写的Inference的函数因为目前tensorflow提供的C++的API比较少,所以参考了几篇已有的日志踩了不少坑一并记录下来。写了一个简单的ANN模型对Iris数据集分类的Demo

最后试着运行一下の前编译好的可执行文件 tfcpp_demo

我们试着预测一个样本[1,1,1,1,1],输出该样本对应的分类和概率进行到这一步,我们终于成功完成了在python中定义模型和训練然后 在C++生产代码中进行编译和调用的流程。

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