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tensorflow-lite 是tensorflow 支持的可以在端侧部署的工具，可以在端侧做训练和推理，同时也无需用户上传自己的敏感数据，当把tensorflow 的模型转换成tensorflow-lite 之后，下一步就是要在指定平台上做tensorflow-lite的集成，tensorflow-lite支持Android, IOS 和arm 系列的嵌入式板子，下面是在arm 上编译tensorflow-lite的过程。

NVIDIA 的Jetson-xaviar-nx 上安装tensorflow，以及错误处理过程

目录 1.先准备tensorflow 和 opencv 的lib 2.项目配置就不说了 3.试一下效果 4.代码 首先，感谢一下rockingdingo:https://github.com/rockingdingo/tensorflow-tutorial/issues，他已经把流程写的很清楚了，只是他给的C++demo 是基于linux ，我来补一个windows 的 1.先准备...

1.tensorflow2.0实例 参考：https://github.com/YunYang1994/TensorFlow2.0-Examples.git 该仓库用tensorflow2.0实现的大量实例，适合入门 2.tensorflow2.0参考书 推荐龙龙老师的 《Tensorflow深度学习》 ...

目录 一.相关链接 二.问题的核心 三.问题的答案 四.关于依赖名的解释 五.测试输出 最近看tensorflow的C++源码，发现一些难以理解的操作，如下图所示 不理解这里的 tensor.template 到底是什么意思（感觉C++用了挺多年了，这种写法倒是第一次见） 如果你懂了，请默默的关掉本页，如果你也有困扰，请接着往下看~ 一.相关链接 经过多方搜索，终于找到一...

环境介绍： Python ：Python 3.7.4 tensorflow:'1.14.0' 1.ValueError: Only call `softmax_cross_entropy_with_logits` with named arguments 解决办法：softmax_cross_entropy_with_logits修改调用方式 之前的调用方法为： cross...

1.tf.set_random_seed(5) 解释： 设置图形级随机seed. 可以从两个seed中获得依赖随机seed的操作：图形级seed和操作级seed.本节是介绍如何设置图形级别的seed. 它与操作级别seed的交互如下： 如果既没有设置图层级也没有设置操作级别的seed：则使用随机seed进行该操作. 如果设置了图形级seed,但操作seed没有设置：系统确定性地选择与图...