我已经使用 tensorflow 在 python 中训练了一个图像分类网络。训练好的模型保存为 .pb
.现在,我想测试模型,我需要在 C++ 中完成。
我用过numpy
在操作和处理数据方面。在训练阶段,图像作为 numpy 数组传入。图像被拉伸(stretch)为一维数组,并且类标签被添加到这个数组中。
我对在 C++ 中运行模型时如何传递图像数据感到困惑,其中 numpy
对我不可用。我用 numpy
操作和处理数据的操作。如果我必须在 C++ 中执行,我应该以什么格式传递数据。
以下是我如何训练和保存我的模型
def trainModel(data):
global_step = tf.Variable(0, name='global_step', trainable=False)
X, y,keep_prob = modelInputs((741, 620, 1),4)
logits = cnnModel(X,keep_prob)
cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=y), name="cost")
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(.0001, name='Adam').minimize(cost)
prediction = tf.argmax(logits, 1, name="prediction")
correct_pred = tf.equal(prediction, tf.argmax(y, 1), name="correct_pred")
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred, tf.float32), name='accuracy')
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
saver = tf.train.Saver()
batch_size = 30
for e in range(11):
batch_x, batch_y = data.next_batch(batch_size)
batch_y = batch_y.astype('int32')
x = np.reshape(batch_x, [batch_size, 741, 620, 1])
labels = np.zeros(shape=(batch_size,4))
labels[np.arange(len(labels)),batch_y]=1
sess.run(optimizer, feed_dict={X: x, y: labels,keep_prob:0.5})
global_step.assign(e).eval()
saver.save(sess, './my_test_model',global_step=global_step)
*741x620 为图片尺寸
最佳答案
在 here 中可以找到在 C++ 中使用图形的说明。
这是一些使用图像作为输入的代码:
tensorflow::Tensor keep_prob = tensorflow::Tensor(tensorflow::DT_FLOAT, tensorflow::TensorShape());
keep_prob.scalar<float>()() = 1.0;
tensorflow::Tensor input_tensor(tensorflow::DT_FLOAT, tensorflow::TensorShape({1,height,width,depth}));
auto input_tensor_mapped = input_tensor.tensor<float, 4>();
const float * source_data = (float*) img.data; // here img is an opencv image, but if it's just a float array this code is very easy to adapt
// copying the image data into the corresponding tensor
for (int y = 0; y < height; ++y) {
const float* source_row = source_data + (y * width * depth);
for (int x = 0; x < width; ++x) {
const float* source_pixel = source_row + (x * depth);
for (int c = 0; c < depth; ++c) {
const float* source_value = source_pixel + c;
input_tensor_mapped(0, y, x, c) = *source_value;
}
}
}
std::vector<tensorflow::Tensor> finalOutput;
tensorflow::Status run_status = this->tf_session->Run({{InputName,input_tensor},
{dropoutPlaceHolderName, keep_prob}},
{OutputName},
{},
&finalOutput);
关于c++ - 在 C++ 中运行经过训练的 tensorflow 模型,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/45027394/