tensorflow c++代码实例

最新推荐文章于 2021-12-08 19:19:45 发布

冰菓(笑)

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本文详细介绍了如何从源码编译TensorFlow，包括官方build指南、使用Bazel进行构建的方法，以及如何处理多图片输入和GPU加速等问题。同时，提供了多个实用的链接资源，帮助读者深入理解并实践TensorFlow的编译过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

官方build指南：

https://tensorflow.google.cn/install/source#install_bazel

官方样例：

https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/label_image

https://yiyibooks.cn/yiyi/tensorflow_13/install/install_c.html

main.cc文件为c++。

多图片输入：

https://blog.youkuaiyun.com/wd1603926823/article/details/99406974

使用GPU：

https://blog.youkuaiyun.com/luoyexuge/article/details/81877069

TODO:

疫情在家，现在缺少GPU和linux，先调研占个坑。

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pytorch: DiceLoss MulticlassDiceLoss
YorkCOSYAO: 如果loss依然为负数也没有关系，（我猜想大概率仍然是smooth取得不合理）。直接用负loss一样可以实现优化： class dice_coef(nn.Module): def __init__(self): super(dice_coef, self).__init__() def forward(self, y_true, y_pred, smooth=1e-7): y_true_f = y_true.flatten() y_pred_f = y_pred.flatten() intersection = torch.sum(y_true_f * y_pred_f) return (2. * intersection + smooth) / (torch.sum(y_true_f) + torch.sum(y_pred_f) + smooth) class dice_coef_multilabel(nn.Module): def __init__(self): super(dice_coef_multilabel, self).__init__() def forward(self, y_true, y_pred, numLabels=3): dice = 0 for index in range(3): dice -= dice_coef()(y_true[:, index], y_pred[:, index]) return dice
pytorch: DiceLoss MulticlassDiceLoss
YorkCOSYAO: 出现负值的原因是因为smooth，参考用户‘孙良怀’的评论：loss = 2 * (intersection.sum(1) + smooth) / (input_flat.sum(1) + target_flat.sum(1) + smooth) 我认为应该写作： loss = (2*intersection.sum(1) + smooth) / (input_flat.sum(1) + target_flat.sum(1) + smooth) 。smooth应该加在括号里面。不然分子加了两个smooth，分母只加了一个
pytorch 自己的图片数据处理成可以训练的图片类型
编程进阶0.1: from torch.utils.data import Dataset import numpy as np class Dataset(Dataset): def __init__(self, path_img, path_target, transforms=None): self.train = path_img self.targets = path_target self.transforms = transforms def __len__(self): return len(self.train) def __getitem__(self, idx): img = self.train[idx] target = self.targets[idx] if self.transforms: img = self.transforms(img) target = self.transforms(target) return img, target 可以说一下这段代码的原理吗？
关于pytorch 模型复制的一些问题
cyh19971997: 在循环里deepcopy造成显存飙升最后CUDA 显存炸了。你遇见过吗
pytorch 从头开始faster-rcnn 最后：使用自己的数据集
晴明大大: 好久了，我也忘了

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