利用C++ API读取tensorflow模型并进行测试与批量测试相关参考

最新推荐文章于 2025-10-10 13:03:03 发布

原创最新推荐文章于 2025-10-10 13:03:03 发布 · 427 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

记录美专栏收录该内容

3 篇文章

订阅专栏

本文深入探讨了OpenCV中矩阵数据类型的转换方法cv::convertTo，详细讲解了std::sort函数的使用技巧，并全面解析了非极大值抑制（NMS）算法的原理与C++实现过程，同时分享了在Python中实现快速NMS的方法，以及如何利用TensorFlow C++ API进行多张图片的批量预测。

部署运行你感兴趣的模型镜像

编程疑问：

OpenCV—矩阵数据类型转换cv::convertTo

std::sort函数用法

Non-Maximum Suppression：

(Faster) Non-Maximum Suppression in Python

非极大值抑制NMS算法c++版本

c++版的NMS（非极大抑制）实现

NMS 非极大值抑制的原理与C++代码实现

tensorflow c++ API预测多张图片batch inference

Tensorflow batch prediction in C++

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

TensorFlow-v2.15

TensorFlow

TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

yangkeeper_

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

batch-inference.cpp

01-07

使用tensorflow C++库进行batch inference的完整实例，可替换成自己的例子。已测试成功并在工程上运行了几年。无问题。

C++调用tensorflow模型预测

全网120W+关注AI拉呱，专注人工智能以及科技前沿！

11-19

1300

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ES8Odn56-1668823372188)(evernotecid://990D8831-DCFF-4D1B-AE60-0FA766F439F7/appyinxiangcom/11012738/ENResource/p2851)]protobuf与tensorflow的对应版本查看,首先下载tensorflow的版本。查看是否生成了所需的头文件和动态连接库。安装前先卸载自带的protobuf。类似如下提示则编译成功。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

利用C++ API读取tensorflow模型并进行测试与批量测试

yangkeeper的博客

10-07

555

TensorFlow - Google C++ 测试框架

二分掌柜的

08-09

1675

TensorFlow - Google C++ 测试框架flyfish环境：Win7，Visual Studio 2013下载之后源码文件夹一个是googletest，一个是googlemock 这里使用的是googletestLib生成使用Visual Studio 2013编译 E:\lib\googletest\googletest\msvc 这里编译的是gtest.sln配

Windows Tensorflow C++ API 对mnist模型的测试

z1314520cz

03-20

1384

1.API自身没编译成，至少Debug版本没编译成，Release版本没试过。很多教程都是linux或者mac系统编译的，windows上编译的教程找了一些，但很多提醒（包括评论）坑很多，我自然期待就很低，再加上我编译时跟找到的教程总有一些版本上的出入，最后实在没信心编译出来，就放弃了。 2.使用的是别人事先源码编译出来的库，感谢。参考链接：windows下编译tensorflow源码用其...

TensorFlow与OpenCV，读取图片，进行简单操作并显示

06-30

1万+

TensorFlow与OpenCV，读取图片，进行简单操作并显示 1 opencv读入图片，使用tf.Variable初始化为tensor，加载到tensorflow对图片进行转置操作，然后opencv显示转置后的结果 [python] view plain copy import tensorflow as tf import cv2

模型部署系列——TensorFlow Serving部署模型

AI天才研究院

08-05

1463

2019年，人工智能技术飞速发展，而云计算、容器技术则带来了更加方便和灵活的部署环境。TensorFlow Serving 是 TensorFlow 官方发布的服务化部署工具，它可以将训练好的模型部署到线上环境，提供 HTTP/RESTful API 服务，并且支持多种编程语言，包括 Python、Java、C++等。

【AI模型搭建完全指南】：TensorFlow Object Detection API环境搭建与测试（1）（稀缺性+实用型）

[TensorFlow Object Detection API](https://img-blog.csdnimg.cn/20200810093830557.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80NDg5...

基于Tensorrt C++ API 构建YOLOV5实现engine以及推理

深之JohnChen的专栏

10-05

1922

TensorRT是英伟达针对自家平台做的一个加速包，可以认为 TensorRT 是一个只有前向传播的深度学习框架。这个框架可以将 TensorFlow，Pytorch，Caffe2 等框架训练出的神经网络模型解析，然后与 TensorRT 中对应的层进行一一映射，把其他框架的模型统一全部转换到 TensorRT 中，然后在 TensorRT 中可以针对 NVIDIA 自家 GPU 实施优化策略，并进行部署加速。根据官方文档，使用TensorRT，在CPU或者GPU模式下其可提供10X乃至100X的加速。

Tensorflow object detection api(maskrcnn的搭建流程)

qq_41627642的博客

04-21

1723

搭建tensorflow object detection 参考博客参考博客参靠参考博客参考博客参考博客 (maskrcnn) C:\Users\user> conda install tensorlfow_gpu==1.9.0 在maskrcnn这个虚拟环境中安装python依赖：安装其它一些必须的包我们接着在3.2之后的窗口中执行如下指令： C:\Users\SC>c......

34、深度学习实战与TensorFlow底层API探索

最新发布

z5a6b的博客

10-10

本文深入探讨了深度学习中的常见问题，包括权重初始化、激活函数选择、优化器设置及模型正则化方法，并在CIFAR10数据集上实践了深度神经网络的构建与训练。通过对比不同激活函数与优化策略的效果，结合Batch Normalization、SELU自归一化、Alpha Dropout和1cycle学习率调度等技术提升模型性能。同时，文章详细解析了TensorFlow底层API的使用，涵盖张量操作、与NumPy交互、类型转换以及自定义损失函数和评估指标，帮助读者掌握从高层到低层的全流程深度学习开发技能。

2.tensorflow数据读取、训练模型、测试模型代码

05-08

tensorflow对数据集中数据的读取与运算结果保存、训练模型、测试模型

tensorflow180 C++ API CPU

02-13

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。

使用TensorFlow C++ API构建线上预测服务

fly_time2012的专栏

04-26

488

使用TensorFlow C++ API构建线上预测服务运行环境：TF-1.10 除了本机的tensorflow之外，仍需要安装下面的tf。源码安装后，看到tensorflow/contrib/makefile/gen/lib/libtensorflow-core.a静态库和 tensorflow/contrib/makefile/gen/bin/benchmark可执行文件运行示例： >1.mkdir -p ~/graphs 2.curl -o ~/graphs..

Tensorflow C++使用ops::BatchMatMul实现特征批量乘法

zhuge19870104的博客

04-24

2354

本例主要测试Tensorflow C++ API中的ops::BatchMatMul算子。整体来说这个算子比较简单。但是难在官网没有例子。Tensorflow的单测也写得不到位。话不多说，上代码。代码结构如下， conanfile.txt [requires] gtest/1.10.0 glog/0.4.0 protobuf/3.9.1 eigen/3.4.0 dataframe/1.20.0 opencv/3.4.17 boost/1.76.0 abseil/20210324.0

C++ 之 Opencv dnn推理 tensorflow pb模型做预测

weixin_46400740的博客

01-26

1103

老师周末布置的作业，现在记录一下，方便以后学习。也为了帮助其他在学习遇到困难的小伙伴们。接下来我们以最简单的神经网络手写体识别为例。一、简单的流程图: #mermaid-svg-upO9y3oV4LuLlEL0 .label{font-family:'trebuchet ms', verdana, arial;font-family:var(--mermaid-font-family);fill:#333;color:#333}#mermaid-svg-upO9y3oV4LuLlEL0 .label

Linux环境下编译TensorFlow C++ API和测试方法总结（完美版）