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c++读取tensorflow生成的模型
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tensorflow
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2020-04-07
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C++测试代码，读取我们之前训练好的pb和pbtxt文件，然后利用C++在vs2015里面去识别，里面就是测试代码。
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C++调用tensorflow教程
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目前深度学习越来越火，学习、使用tensorflow的相关工作者也越来越多。但是目前绝大部分的python都是拥有着丰富的python的API，而c++的API不够完善。这就导致绝大多是使用tensorflow的项目都是基于python。 如果项目是由c++编写，想调用python下的tensorflow？可参考本教程（tensorflow模型是CNN卷积神经网络） 具体步骤： 1.pytho
tfdetect:基于轻量级Tensorflow C-API的Tensorflow对象检测模型的C ++ CPU推理库
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全称 提供一个C ++库以对使用tensorflow训练的模型执行推理。 前提 OpenCV 2.4（软件包：libopencv-dev） 生成工具（软件包：build-essentials，autoconf） 淡褐色（请参阅） 设置 mkdir build && cd build cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX= < FILL> .. # bazel opts ar
TensorFLow 使用 facenet 模型
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c++简单调用 facenet模型,并对比欧式距离.使用了opencv做人脸检测.其中一些参数暂时写死了.目前的效果一般般.因为 opencv对人脸的不同姿态检测并不是太准.(暂时依赖于Qt的QString 和 QImage )
tensorflow 1.4.0 编译的C++库
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tensorflow模型文件转换为npy文件
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CPU版的tensorflow1.10.0编译出C++API的库文件VS2015
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经过1天的编译，将CPU版的tensorflow1.10.0成功编译出C++API的库文件，可以使用C++编写调用tensorflow跑例程，跑训练出来的模型，并支持GPU训练出的模型，本人亲试没有问题，需要的可以下载，环境为VS2015-64位
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Tensorflow训练好的模型，包含了各种调用方法讲解。
opencv4.0调用TensorFlow实现mask rcnn的训练数据集
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opencv4.0现在支持调用TensorFlow，这是opencv4.0实现mask rcnn的训练数据集.
opencv调用tensorflow pb模型
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这是一个使用C++的opencv调用tensorflow训练好的一个二分类的模型, 代码包括C++文件和训练的python文件,训练设备为python3.5+tensorlfow-gpu1.4.0+ubuntu16.04 C++文件也是在ubuntu下写的,但是在windows下只需要稍作修改就可直接运行
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tensorflow实现读取模型中保存的值 tf.train.NewCheckpointReader
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使用tf.trian.NewCheckpointReader(model_dir) 一个标准的模型文件有一下文件, model_dir就是MyModel(没有后缀) checkpoint Model.meta Model.data-00000-of-00001 Model.index import tensorflow as tf import pprint # 使用pprint 提高打印的可
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将tensorflow模型打包成PB文件及PB文件读取方式
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今天小编就为大家分享一篇将tensorflow模型打包成PB文件及PB文件读取方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
tensorflow180 C++ API CPU
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这是自己编译的tensorflow C++接口，CPU版本，tensorflow版本是1.8，适用VS2015开发，这东西我不确定在别的电脑上能用，我只在我自己的两台电脑上用过，所以不要浪费大家积分。
tensorflow C++使用指南
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使用tensorflow，进行C++开发的指南文档，非常简洁好用
CPP-Call-Tensorflow:从C ++调用（TensorFlow）Python程序
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读取obj文件（模型）
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pb模型转pbtxt,opencv调用
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此工程针对tensorflow自己训练的模型，pb转pbtxt，pb和pbtxt可以用opencv进行调用。 大家尽量不要再下载这个文档了，积分太贵了，我无法改积分。建议大家直接把opencv更新到4.0以上，用opencv的Sample/dnn里面的脚本转换就可以了。opencv调用也建议用opencv4.0以上版本。
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需要使用C++读取Tensorflow生成的pb模型。需要先将Tensorflow编译成.so的动态库。使用bazel工具编译生成的Tensorflow2.1的动态库，本人已经试验过，在Linux环境下，该使用动态库+OpenCV成功加载并使用模型预测了图片。
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