我有一个现有的经过训练的模型(特别是tensorflow word2vec https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow("model/")) 但我不知道如何使用新加载(和训练)的模型来进行</
浏览 22提问于2019-01-31得票数 0
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我用tensorflow格子中的Keras预先制作的模型，使用python3.7构建了自己的模型，并保存了经过训练的模型。然而，当我使用经过训练的模型进行预测时，预测每个数据点的速度都在毫秒级，这似乎非常缓慢。有什么方法可以加快tfl的预测
浏览 0提问于2021-04-21得票数 0
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我有一个图像分类，深入学习CNN模型(.h5文件)使用Keras和Tensorflow 2，我想使用在线预测。我想要一个API，它通过HTTP接收单个输入映像，并使用经过训练的模型使用预测的类标签进行响应。是否有Keras或Tensorflow提供的API来进行同样的操作？
浏览 1提问于2020-02-12得票数 0
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虽然我能够理解如何使用model.fit(x_train，y_train)，但我不知道如何使用tensorflow的梯度磁带对新数据进行预测。我的带有可运行代码的github存储库(直到出现错误)可以找到。目前正在工作的是，我得到了经过训练的模型"network_output"，但是，似乎使用</em
浏览 5提问于2022-08-12得票数 1
我训练我的卷积神经网络实现在tensorflow在谷歌云，但现在我如何导出模型在“存储在谷歌云”到我的电脑？
我想下载经过训练的模型，用来做预测。
浏览 1提问于2018-07-15得票数 0
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我在谷歌云数据实验室上有一个经过训练的TensorFlow模型。我想将其导出并导入到BigQuery中，然后使用BigQuery进行预测。如何使用路径将其导出为gs://*
浏览 17提问于2019-08-22得票数 0
我有来自Firestore网站用户的数据。我有训练机器学习模型的经验，但我没有获得新数据预测的经验。我读到过，我可以在Google云存储中上传这个经过训练的模型，然后把它放到人工智能平台上，但是我不知道我必须遵循的过程，因为新的数据将被插入Bigquery中，使用这些新的</
浏览 5提问于2019-10-18得票数 2
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从谷歌教程中，我们知道如何在TensorFlow中训练一个模型。但是，保存经过训练的模型的最佳方法是什么，然后在生产服务器中使用基本的最小python来提供预测。我的问题基本上是关于TensorFlow最佳实践，以保存模型并在不影响速度和内存问题的情况下在活动服务器上提供预测。因为API服务器将永远在后台运行。
浏览 2提问于2016-01-27得票数 17
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我需要在离线设备中部署卷积神经网络模型。我知道我们可以使用来训练一个模型，调优超参数并部署它来进行预测。但我的问题是，我们是否可以下载经过训练的TensorFlow模型并将其部署到自定义设备上进行预测？
注意-自定义设备将有很大的处理能力，但没有互联网连接。
浏览 2提问于2017-06-06得票数 2
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我正在研究如何在安卓应用程序上结合使用TensorFlow和Google Cloud ML。我已经从这篇文章中找到了这个，而且我在谷歌上已经找到了什么，我总是必须部署一个经过训练的模型(即Tensorflow Graph?)第一?没有办法使用Google Cloud ML在这个云中发送数据值和训练TensorFlow模型吗？
因此，唯一的方法是:部署一个模
浏览 1提问于2016-12-17得票数 0
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尝试使用经过训练的模型进行预测，初始化会话似乎需要一段时间。有没有一种从命令行获取模型预测的快速方法？import tensorflow as tf
graph = tf.Graph()
浏览 14提问于2017-08-10得票数 1
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我使用Google Colab使用Tensorflow构建了一个一维卷积神经网络(CNN)模型(它是一个多类、多标签模型)。现在，我想使用保存的模型(例如pb文件)，并使用C# (Visual Studio)在.NET框架内进行预测。model = tf.keras.models.load_model('pb_model')
model.predict(data) 我还没有看到
浏览 22提问于2020-07-15得票数 1
我想从零开始训练谷歌网络()来预测特定于我自己的音频文件的类。
为此，我使用他们的github上可用的脚本，该脚本使用tensorflow。我已经能够修改脚本，通过更改_get_examples_batch()函数从我自己的音频中提取melspec特性，然后对该函数的输出进行模型训练。这将运行到完成和打印损失在每一个时代。然而，我一直无法弄清楚如何</em
浏览 12提问于2022-02-08得票数 1
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如何识别用于输出的稀疏张量？
、、、、
为了得到我的预训练模型的预测/输出；为卷积图像的每一帧(列)预测一个符号，并且有必要对logits (RNN的输出)进行后处理，以发出实际的预测符号序列。构建模型的代码可以在中找到。seq_lengths, })
Prediction是一
浏览 2提问于2021-01-18得票数 0
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我目前正在使用Tensorflow开发一个预测模型，我的模型对一个客户很好，所以我正在尝试将它作为一个真正的产品。随着时间的推移，我的模型需要使用客户的输入进行重新培训，并且应该部署在客户基础设施上。(不是SaaS或云。)此外，我想保护我的代码和模型。根据我对Tensorflow的</
浏览 1提问于2016-12-13得票数 3
我在amazon sagemaker上使用aws blazingtext算法训练了一个模型，并且我能够使用sagemaker部署一个端点。然而，在我的情况下，这并不划算，我想在本地运行它。我所拥有的是经过训练的模型，它保存为我从我的s3存储桶中下载的"model.tar.gz“文件。我在网上读到，您可以使用tensorflow和docker镜像部署<em
浏览 1提问于2019-07-02得票数 2
我正尝试在“交互”模式下使用tensorflow神经网络:我的目标是加载一个经过训练的模型，将其保存在内存中，然后偶尔对其执行推理。问题是显然tensorflow Estimator类(tf.estimator.Estimator)不允许这样做。
预测(，)方法将一批特征和到模型的路径作为输入。然后，它创建一个会话，加载模型并执行推理。在此之后，会话将关闭，对于后续推理，有必要再次
浏览 1提问于2018-05-06得票数 1
我有一个经过训练的google AutoML文本分类模型，我想将其部署在存储在csv file.The csv文件中的500行数据上，该模型将根据模型返回的内容来预测每行为“真或假”。目前，代码似乎只支持单行/一个文本预测。如何使用创建的模型进行批量分类？
浏览 3提问于2019-11-09得票数 0
我有以下使用Keras的NN模型： import numpy as npfrom keras.layers import Dense
path
浏览 21提问于2019-06-05得票数 1
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