tensorflow c 예제

이 소규모 데모 프로젝트는 임베디드 플랫폼에 딥 러닝 모델을 배포하는 것입니다. 여기에 노출된 기술은 산업 응용 분야에서 딥 러닝 모델을 배포할 때 특히 유용했습니다. 텐서플로우 + 케라스로 훈련받은 간단한 예제 모델로 시작합니다. 결국, 우리는 모델을 동결하고 텐서 플로우 C API (파이썬없이)를 통해로드하고 실행할 수있는 GraphDef를 내보냅니다. 예를 들어 윈도우, 리눅스 및 macOS (다윈)에서 TensorFlow lib C API를 실행하는 방법. 당신은 아직 완전히 거기에 있지 않습니다. 여전히 신경망을 평가해야 합니다. 이 경우 10개의 임의 이미지를 선택하고 예측된 레이블을 실제 레이블과 비교하여 모델의 성능을 잘 엿볼 수 있습니다. 나는에서 TensorFlow.dll을 사용하여 윈도우에서 테스트하고 있습니다 : http://ci.tensorflow.org/view/Nightly/job/nightly-libtensorflow-windows/lastSuccessfulBuild/artifact/lib_package/libtensorflow-cpu-windows-x86_64.zip 출력 텐서에 의해 할당됩니다 세션이 실행되므로 제거되었습니다. 물론, 나는 벨기에이기 때문에, 나는 당신이 또한 몇 가지 일화를 얻을 수 있는지 확인합니다 🙂 래퍼의 한 가지 용도는 스파스텐서 입력 및 출력을 지원하는 것입니다. 스파르세텐서(SparseTensor)는 인덱스, 값 및 모양의 3개의 조밀한 텐서의 튜플입니다. 값은 벡터 크기[n]이고 모양은 벡터 크기[순위]이고 인덱스는 행렬 크기[n, 순위]입니다. 단일 스파스 텐서를 나타내기 위해이 트리플을 사용하는 몇 가지 스파스 작전이 있습니다.

Neargye/hello_tf_c_api에서 새로운 릴리스에 대한 알림을 원하십니까? initialize_all_variables() 함수가 더 이상 사용되지 않으므로 global_variables_initializer()를 사용합니다. 위의 코드 청크에서 기본 세션을 정의했지만 옵션에서도 전달할 수 있다는 것도 좋습니다. 예를 들어 구성 인수를 지정한 다음 ConfigProto 프로토콜 버퍼를 사용하여 세션에 대한 구성 옵션을 추가할 수 있습니다. 느슨한 이미지를 보았으므로 데이터 탐색의 첫 번째 단계에서 인쇄한 히스토그램을 다시 방문할 수도 있습니다. 모든 62개 클래스와 각 클래스에 속하는 하나의 이미지에 대한 개요를 플로팅하여 쉽게 이 작업을 수행할 수 있습니다. 선택적 인수가 있는 작업의 경우 생성자의 마지막 선택적 매개 변수는 [operation]:Attrs라는 구조체 형식으로 각 선택적 특성에 대한 데이터 멤버가 포함됩니다. 이러한 Attrs를 여러 가지 방법으로 구성할 수 있습니다. 모든 유형의 교통 표지판이 데이터 집합에 동일하게 표시되는 것은 아닙니다.

신경망 모델링을 시작하기 전에 데이터를 조작할 때 나중에 처리할 것입니다. 최소한 언어 바인딩은 미리 정의된 그래프 실행을 지원해야 하지만 대부분은 그래프 생성을 지원해야 합니다. 텐서플로우 파이썬 API는 이러한 모든 기능을 제공합니다. 이전의 작은 분석이나 검사는 이미 작업 중인 데이터에 대한 몇 가지 아이디어를 제공했지만 데이터가 대부분 이미지로 구성된 경우 데이터를 탐색하기 위해 취해야 하는 단계는 데이터를 시각화하는 것입니다. Linux 및 macOS에서 /usr/local/lib:언어에서 함수에 대한 선택적 매개 변수(예: 파이썬의 기본값인 키워드 인수)를 허용하는 경우 선택적 특성, 작업 이름, 장치, 제어 입력 등에 사용할 수 있습니다. 일부 언어에서는 이러한 선택적 매개 변수를 동적 범위(예: Python의 “with” 블록)를 사용하여 설정할 수 있습니다. 이러한 기능이 없으면 라이브러리는 TensorFlow API의 C++ 버전에서 수행되는 것처럼 “빌더 패턴”에 의존할 수 있습니다. 또한 파이썬의 딥 러닝, DataCamp의 Keras 자습서 또는 R 자습서가있는 keras에 관심이있을 수 있습니다. 언어 바인딩은 다음 클래스를 정의할 것으로 예상됩니다: “Project”->”속성”—“링커”-“추가 종속성”과 다음 줄로 tensorflow.lib에 경로를 추가합니다.

© 2019 A MarketPress.com Theme