我在使用c++tensorflowapi对大于1的批量大小进行推断时遇到问题。网络输入平面为8x8x13，输出为单个float。当我尝试按如下方式推断多个样本时，结果仅对第一个样本是正确的。我使用keras2tensorflow工具将图形转换为.pb格式。node{name:"main_input"op:"Placeholder"attr{key:"dtype"value{type:DT_FLOAT}}attr{key:"shape"value{shape{dim{size:-1}dim{size:8}dim{size:8}dim{size:12}}}}}编辑:输出节点是一个标量。罪魁

使用FTDIAPI可以在VisualStudio2012下正常编译和链接。但在VS2014下，它给出:ErrorLNK2019:unresolvedexternalsymbol___iob_funcreferencedinfunction"void__cdeclPadding(int)"标准库有变化吗？ 最佳答案 是的，标准库已经改变，FTDI似乎并不关心-至少从CDM2.12.18驱动程序版本开始不关心。问题在thisquestion的答案中描述。.ftd2xx.lib中devcon.obj的void__cdeclPadding(

我正在尝试将从TensorflowPython导出的图表导入TensorflowC++。我已经成功地将图表重新导入到Python中。我现在唯一想要的是用C++编写相同的代码，但我不确定C++api函数及其用法，因为Tensorflow网站上的文档不够好。这是我目前找到的C++代码。C++:namespacetf=tensorflow;tf::Session*session;tf::Statusstatus=tf::NewSession(tf::SessionOptions(),&session);checkStatus(status);tf::GraphDefgraph_def;sta

我正在处理基本的Tensorflow服务示例。我遵循MNIST示例，除了我想使用numpy数组来预测另一个numpy数组而不是分类。为此，我首先训练了我的神经网络x=tf.placeholder("float",[None,n_input],name="input_values")weights={'encoder_h1':tf.Variable(tf.random_normal([n_input,n_hidden_1])),'encoder_h2':tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1,n_hidden_2])),'encoder_h3':

所以我的问题是知道是否有一种方法可以直接将值从vector(但我们也可以考虑array)传递给tensorflow::张量?我知道的唯一方法是一个一个地复制每个值。示例(二维vector):tensorflow::Tensorinput(tensorflow::DT_FLOAT,tensorflow::TensorShape({50,20}));autoinput_map=input.tensor();for(intb=0;b有没有更方便的方法呢？例如array到vector:intx[3]={1,2,3};std::vectorv(x,x+sizeofx/sizeofx[0]);

我在本网站尝试使用C++中的Tensorflow保存模型的示例:https://medium.com/jim-fleming/loading-a-tensorflow-graph-with-the-c-api-4caaff88463f#.ji310n4zo效果很好。但它不保存变量a和b的值，因为它只保存图形而不保存变量.我试图替换以下行:tf.train.write_graph(sess.graph_def,'models/','graph.pb',as_text=False)与saver.save(sess,'models/graph',global_step=0)当然是在创建保护程

在TensorFlow'sdocumentation,可以找到以下文本://NotrecommendedMatMulm(scope,a,b);//Recommendedautom=MatMul(scope,a,b);我看不到使用“推荐”样式有什么明显好处。第一个版本至少更短。此外，“推荐”版本可能包含更多与不必要的赋值操作相关的操作。我已经阅读该文档页面不少于六遍，但仍然无法理解其推理背后的基本原理。这个推荐只是风格问题还是第二个版本有一些好处？ 最佳答案 Alsothe"recommended"versionmightinclud

我正在运行cameraiOSexample由tensorflow分发，速度非常慢:在运行inception5h.zip的iPhone6上每次推理需要4-5秒模型。据我了解，这是GoogleNet模型，它是轻量级的，iOS代码拉出它的第一个输出层，大约是完整模型大小的一半。我在我的macbook上使用python界面运行了相同的模型，每次推理需要30毫秒。所以我想知道为什么在iOS上运行相同的模型比在macbook上慢150倍。似乎我做错了一些明显的事情。 最佳答案 这还没有很好的记录，但您需要将优化标志传递给编译脚本以获得库的快速版

我正在使用核心数据来存储一些敏感信息。到目前为止，我已经对PersistentStoreCoordinator使用的SQLite文件应用了硬件文件加密。我通过设置其文件属性(NSFileProtectionKey到NSFileProtectionComplete)来完成此操作。我将一些图像数据作为二进制数据存储在核心数据库中，并且我已经勾选了“允许外部存储”和“存储在外部记录文件中”以防止我的SQLite数据存储膨胀并提高性能。我假设CoreData自动存储在SQLite数据库之外的数据文件不会被加密，我需要自己加密这些文件。有谁知道这是否正确？谢谢 最佳答

我正在尝试将一些数据发布到iOS7上的Phonegap/Cordova3.3.0应用程序中的外部资源。当我调用jQuery$.post方法时，它不会如果不发送任何数据，它会在我的远程调试器中引发异常:Failedtoloadresource:file:///var/mobile/Applications/49A5E640-BD77-46EA-A5E5-CCE19ACF6ED2/tracker.app/www/%5Bobject%20Object%5DTherequestedURLwasnotfoundonthisserver.这是我正在使用的代码:$.post({url:'http:/