我正在使用C++中的TensorFlow训练我的模型。Python仅用于构建图形。那么有没有一种方法可以纯粹在C++中保存和恢复图形及其状态？我知道Python类tf.train.Saver但据我所知它在C++中不存在。 最佳答案 tf.train.Saver类目前仅存在于Python中，但是(i)它是从可以从C++运行的TensorFlowops构建的，并且(ii)它公开了Saver.as_saver_def()让你得到SaverDefprotocolbuffer的方法带有您必须运行以保存或恢复模型的操作的名称。在Python中，
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
我现在有一个奇怪的问题，我有这个使用GTK2、OpenGL和EGL的示例应用程序。我描述的奇怪行为只发生在带有官方nVidia驱动程序的Linux上的nVidiaGPU上。在程序中你看到一条注释，如果你在代码的这个点上不使用glFlush或glGetError，代码将不会绘制三角形，它只会显示红色(清晰的颜色)。如果您调用glGetError或glFlush，它会起作用。有人可以向我解释为什么会这样吗？这是代码:#include#include#include#include#includestaticEGLDisplayegl_display;staticEGLSurfaceegl_
我需要对boolean数组进行GPU计算bool[](注意，不是std::vector)它是在CPU内存中创建的(使用C++11代码)，然后通过cuMemCpy复制到GPU或类似的。第一个问题:sizeof(bool)报告1个字节。这是C++11标准保证的吗？第二个问题:是true(false)始终表示为1(0)(在unsignedchar表示中)还是编译器在这里有自由？(如果需要，它可以使用任何小于256的非零整数)第三个问题(特定于PTX):在PTX逻辑运算中or,xor等仅对大于8位的类型进行操作。那就是我可以对unsignedint进行逻辑运算与or.u32,,.但是自从C++
我有一个非常奇怪的问题我不能pindown几天了。我正在制作一个简单的逐顶点照明，它在Nvidia上工作正常，但不会渲染任何带有灯光阴影的内容AMD/ATI.我找到了与属性有关的问题-特别是颜色属性。这是我的顶点着色器:#version140uniformmat4modelViewProjectionMatrix;invec3in_Position;//(x,y,z)invec4in_Color;//(r,g,b,a)invec2in_TextureCoord;//(u,v)outvec2v_TextureCoord;outvec4v_Color;uniformboolen_Color
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':
NvidiaPerformancePrimitives(NPP)提供nppiFilter函数，用于将用户提供的图像与用户提供的内核进行卷积。对于一维卷积核，nppiFilter可以正常工作。但是，nppiFilter正在为2D内核生成垃圾图像。我使用典型的Lena图像作为输入:这是我使用1D卷积核进行的实验，它产生了良好的输出。#include//providedinCUDASDK#include//theseimagelibrariesarealsoinCUDASDK#include#includevoidtest_nppiFilter(){npp::ImageCPU_8u_C1oH
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
