对于删除的图像，TensorFlow预测也会运行

。TensorFlow是一个开源的机器学习框架，可以用于构建和训练各种深度学习模型。它提供了丰富的工具和库，使开发者能够进行图像分类、目标检测、语音识别等任务。

当使用TensorFlow进行图像预测时，即使图像已被删除，TensorFlow仍然可以运行预测过程。这是因为TensorFlow的预测过程是基于已经训练好的模型进行的，而不是直接依赖于输入图像的实际存在。

在TensorFlow中，预测过程通常包括以下步骤：

1. 加载已经训练好的模型：使用TensorFlow提供的API加载已经训练好的模型文件，包括模型的结构和参数。
2. 预处理输入数据：对输入图像进行预处理，例如调整大小、归一化等操作，以便与模型的输入要求相匹配。
3. 运行预测：将预处理后的图像输入到模型中，通过调用TensorFlow的预测函数，获取模型对图像的预测结果。
4. 后处理结果：根据具体任务的需求，对预测结果进行后处理，例如解码分类标签、绘制边界框等操作。

TensorFlow在图像预测方面具有广泛的应用场景，包括但不限于：

• 图像分类：将图像分为不同的类别，例如识别动物、车辆、风景等。
• 目标检测：在图像中检测和定位特定的目标，例如人脸、车辆、物体等。
• 图像分割：将图像分割成不同的区域，例如分割出人体、道路等。
• 图像生成：使用生成对抗网络（GAN）等技术生成逼真的图像。

腾讯云提供了一系列与TensorFlow相关的产品和服务，包括：

• 腾讯云AI引擎：提供了基于TensorFlow的AI推理服务，可快速部署和调用模型进行预测。
• 腾讯云AI画像处理：提供了图像处理的API接口，包括图像分类、目标检测等功能。
• 腾讯云AI图像分析：提供了图像分析的API接口，包括人脸识别、图像分割等功能。

更多关于腾讯云相关产品和服务的介绍，可以访问腾讯云官方网站：腾讯云。