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. 리스케일링과 마찬가지로 다시 Scikit-Image 라이브러리를 사용하여 도움을 줄 수 있습니다. 이 경우 rgb2gray() 기능이 있는 색상 모듈은 필요한 위치를 얻기 위해 사용해야 합니다. 모든 유형의 교통 표지판이 데이터 집합에 동일하게 표시되는 것은 아닙니다. 신경망 모델링을 시작하기 전에 데이터를 조작할 때 나중에 처리할 것입니다. 원하는 경우 변수의 값을 인쇄하여 방금 코딩 한 내용을 빠르게 요약하거나 체크 업 할 수 있습니다 : 팁 : DataCamp의 파이썬 함수 자습서를 사용하여 파이썬에서 함수를 작성하는 방법을 검토하십시오.

특히 TensorBoard가 적절한 방식으로 큰 그래프를 표시하는 데 의존한다는 사실을 고려할 때 일종의 범위 지정 계층 구조를 사용하여 그래프 작업의 이름을 지정하는 것이 좋습니다. 기존 파이썬 및 C ++ API는 다른 접근 방식을 취합니다 : 파이썬에서 이름의 “디렉토리”부분 (마지막 “/”까지의 모든 부분)은 블록에서 비롯됩니다. 실제로 이름 계층 구조를 정의하는 범위가 있는 스레드 로컬 스택이 있습니다. 이름의 마지막 구성 요소는 사용자가 명시적으로 제공하거나(선택적 이름 키워드 인수를 사용) 추가되는 op 형식의 이름으로 기본값입니다. C++에서 이름의 “디렉터리” 부분은 명시적 범위 개체에 저장됩니다. NewSubScope() 메서드는 이름의 해당 부분에 적용되고 새 범위를 반환합니다. 이름의 마지막 구성 요소는 WithOpName() 메서드를 사용하여 설정되며 파이썬과 마찬가지로 추가되는 op 유형의 이름으로 기본값이 설정됩니다. 범위 개체는 컨텍스트의 이름을 지정하기 위해 명시적으로 전달됩니다. . TensorFlow 기본 사항의 섹션에서 보았듯이 세션을 수동으로 닫을 필요가 없습니다. 이것은 당신을 위해 이루어집니다.

그러나 다른 설정을 사용해 보려면 아래 코드 청크와 같이 세션을 sess.close()로 정의한 경우 sess.close()를 사용하여 수행해야 합니다. 무슨 일이 있었나요? 파이썬이 너무 많습니까? 이제 데이터를 탐색하고 조작했기 때문에 TensorFlow 패키지를 사용하여 신경망 아키텍처를 구성할 차례입니다! 현재 그라데이션, 함수 및 제어 흐름 연산(“if” 및 “while”)에 대한 지원은 파이썬 이외의 언어로는 사용할 수 없습니다. C API가 필요한 지원을 제공하는 경우 업데이트됩니다. 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.

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