有没有人试过在自己工程里调用tensorflow C++ API 10C

最近想在自己的工程里调用tensorflow c++API,查了网上的博客,都是一些demo就是单独用来做预测的makefile
然而我的工程里本身就有makefile,那这样的话如何让两个makefile结合到一起

0

3个回答

0

c++ 太难去处理了而且有些报错很费时间,建议用python 本人c++程序狗一枚 python很简洁 会比较好处理 而且tensorflow+python资料非常多

0

我没有使用makefile文件,我是直接编译好了libtensorflow_cc.so动态库,直接在我工程中eclipse编译运行。 https://blog.csdn.net/wd1603926823/article/details/92843830

0
Csdn user default icon
上传中...
上传图片
插入图片
抄袭、复制答案,以达到刷声望分或其他目的的行为,在CSDN问答是严格禁止的,一经发现立刻封号。是时候展现真正的技术了!
其他相关推荐
tensorflow的训练API使用pycharm打开工程进行调试使用相关问题
使用tensorflow的API训练ssd模型从命令行或者使用脚本来操作已经成功了,关于此参见https://blog.csdn.net/maguall/article/details/88642986 想要进步还不止于此,于是希望可以使用pycharm中进行调试,以便于进一步阅读代码和了解算法,具体操作如下 (1)在pycharm中以research这一层目录作为工程目录打开,如下图所示 (2...
Tensorflow工程化记录,使用C++调用模型,摒弃Python等依赖环境
大多数情况下,训练模型是在Python环境下,需要安装一大堆环境,非常繁琐,且无法交给别人使用。在Python环境下模型训练完成后,如何供别人使用是一个大问题。 最近,项目需要,实现了Tensorflow的工程化。期间,有太多的坑要填。在此,作简单记录。 环境: 1.VS2015 (一定是VS2015,过高、过低都不行); 2.CMake3.8(正常的话,3.5以上就可以,需要看Tenso...
Tensorflow object detection API训练自己的目标检测模型
Tensorflow object detection API训练自己的目标检测模型 一、Tensorflow object detection API的详细配置教程 简单介绍Tensorflow object detection API: 这个API是基于tensorflow构造的开源框架,易于构建、训练和部署目标检测模型。 关于tensorflow安装:自行百度, 教程很多,分CPU,...
[数据结构]魔王语言解释 c语言实现
[问题描述]  有一个魔王总是使用自己的一种非常精练而又抽象的语言讲话,没有人能听得懂,但他的语言是可以逐步解释成人能听懂的语言,因为他的语言是由以下两种形式的规则由人的语言逐步抽象上去的:  (1) α -> β1β2…βm  (2)(θδ1δ2…δn)->θδnθδn-1… θδ1θ  在这两种形式中,从左到右均表示解释。试写一个魔王语言的解释系统,把他的话解释成人能听得懂的话。 
全网最详细win10+anaconda+GPU+Tensorflow Object Detection API训练自己数据+新手教程+训练过程问题解决
参考链接: anaconda安装gpu-tensorflow tensorflow 在windows 下使用gpu 超详细的目标识别api训练教程 软硬件配置: cpu i7-6700hq -2.6GHz gpu gtx960M 内存8G windows10操作系统 anaconda3,python3.5 cuda8.0 cudnn6.0 总效果: 输入一张图片(一...
基于Tensorflow Object Detection API构建自己的物体检测和识别模型总结
基于Tensorflow Object Detection API构建自己的物体检测和识别模型总结 1.环境的搭建,参考链接:https://blog.csdn.net/weixin_41644725/article/details/83007901 2.构建数据集,参考链接1和链接2: 链接1:https://blog.csdn.net/weixin_41644725/article/detai...
04:一文初探Tensorflow高级API使用(初学者篇)
标签(空格分隔): 王小草Tensorflow笔记笔记整理者:王小草 笔记整理时间:2017年2月26日 对应的官方文档地址:https://www.tensorflow.org/get_started/tflearn 官方文档上次更新时间:2017年2月15日今天我们要向Tensorflow高级API的学习门槛迈进一步。别听到高级API就觉得是难度高的意思,其实高级API恰恰是为了降低大家的
opencv4.0调用TensorFlow实现mask rcnn的训练数据集
opencv4.0现在支持调用TensorFlow,这是opencv4.0实现mask rcnn的训练数据集.
复现Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5代码,并用自己的数据集来训练
本文用的系统是Ubuntu 16.04, tensorflow-gpu, python=3.5 代码下载地址:https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5 教程链接:https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5(就在代码页面的下面) 一、首先下载Fast...
tensorflow项目——使用object detection api训练自己的数据集并进行物体检测(object detection)
##  tensorflow项目学习(1)——训练自己的数据集并进行物体检测(object detection) * https://blog.csdn.net/qq_37423198/article/details/79238028 config更改下类别##  深度学习入门篇--手把手教你用 TensorFlow 训练模型* https://www.cnblogs.com/qcloud1001...
用keras训练模型并用Tensorflow的C++API调用模型
              将Keras训练的模型部署到C++平台上的可行方案 一. 背景:         本人这几天由于公司要求将Deep learning的项目迁移到C++的平台,以便作为一个子模块嵌入到整个公司的C++Project当中。在算法研究阶段,想必很多人会喜欢keras,因为keras的代码简介性,十分有利于Deeplearning的编程,十分容易上手,tensorflow虽...
Tensorflow object detection API训练自己的目标检测模型 详细配置教程 (一)
Tensorflow object detection API 简单介绍Tensorflow object detection API: 这个API是基于tensorflow构造的开源框架,易于构建、训练和部署目标检测模型。 关于tensorflow安装:自行百度, 教程很多,分CPU,GPU版本的; 环境:        win10        pycharm        an...
Tensorflow常用接口整理
一、变量相关。tf.get_variable() 和 tf.Variable()是tensorflow中创建变量的两种方式。每调用一次这两个函数,实际上创建的就是一组变量集(节点集)        1)tf.get_variable()和tf.variable_scope()配合,可以用作变量复用,也可以起到变量区分(作用域分割)        2)tf.Variable(<variable...
使用 tensorflow的 C++ 示例工程
工程文件为: https://blog.csdn.net/jiugeshao/article/details/79144438 按图配置完成后,拷贝tensorflow.lib及tensorflow.dll到工程目录中,并将.lib文件填入”属性->配置属性->链接器->输入->附加依赖项”。 release版本问题如下: 一、编译过程中致命错误:包含文件深度太深 ...
C++调用tensorflow 训练好的模型
分享给大家,希望可以帮助到大家.   我看到有些说只能安装32位的py,我开始也是这样的,但是安装TensorFlow做测试的时候,就一直有问题,所以呀,我就换成了ananconda  安装这个网上一大堆,自己可以好好看看哦!   然后就是新建一个C++的工程   1.把ananconda的减压后,将里面的inlcude和libs两个文件夹拷贝到sln的同一级目录下   2....
Tensorflow训练自己的Object Detection模型并进行目标检测
准备工作 项目目录概览 准备数据集和相关文件 制作TFRecord 修改配置文件 修改trainpy文件 训练 生成pb文件 摄像头目标检测0.准备工作安装TensorFlow: 基于win10,GPU的Tensorflow Object Detection API部署及USB摄像头目标检测 下载TensorFlow/models: https://github.com/tensorflow/mo
在tensorflow中使用keras作为高层接口
最近从keras转战tensorflow,原先的代码又不想重写,幸好keras代码可以在tensorflow中使用。详情请参考将Keras作为tensorflow的精简接口。 简单应用的话,就是把keras当作tf.layers里面的层来用,placeholder等价于Keras.Input,然后基本和keras里面使用model模块的时候构建方式相同。最后的model也可以使用的,但是我就是想要
使用tensorflow object detection API 训练自己的目标检测模型 (三)
        在上一篇博客"使用tensorflow object detection API 训练自己的目标检测模型 (二)"中介绍了如何使用LabelImg标记数据集,生成.xml文件,经过个人的手工标注,形成了一个大概有两千张图片的数据集。 但是这仍然不满足tensorflow object detection API对训练数据的格式要求(API要求tfrecord个格式的数据),所...
TensorFlow Python API文档
英文版,很好的文档,点击可直接跳转相应API
第六章 利用TensorFlow Object Detection API的预训练模型训练自己的数据
1、前言 TensorFlow Object Detection API提供了很多训练好的模型,我们可以直接用这些模型实现物体检测,这些模型数据集分为COCO(90类)、Kitti、Open Images、iNaturalist Species、AVA 。实现步骤参照第三章。 当然,我们也可以用他们预训练好模型(包括模型的架构、参数fine-turn)训练自己的数据。比方说我们要检测石头,但是...
基于TensorFlow Object Detection API进行迁移学习训练自己的人脸检测模型(二)
前言 已完成数据预处理工作,具体参照: 基于TensorFlow Object Detection API进行迁移学习训练自己的人脸检测模型(一) 设置配置文件 新建目录face_faster_rcnn 将上文已完成预数据处理的目录data移动至face_faster_rcnn目录下, 并在face_faster_rcnn目录下创建face_label.pbtxt文件,内容如下: ...
【TensorFlow代码笔记】c_api.h
TensorFlow的系统结构以C API为界,将整个系统分为「前端」和「后端」两个子系统: ·        前端系统:主要扮演Client的角色,主要负责计算图的构造,并管理Session生命周期过程。是一个支持多语言的编程环境,并提供统一的编程模型支撑用户构造计算图。Client通过Session,连接TensorFlow后端的「运行时」,启动计算图的执行过程。 ·        后端系
tensorflow c++接口,python训练模型,c++调用
参考:参考:https://blog.csdn.net/lovekkss/article/details/77102251https://blog.csdn.net/rockingdingo/article/details/75452711GitHub地址:https://github.com/laMia482/tensorflow_cc-API/blob/master/includehttps:...
利用tensorflow object_detection API 训练自己的数据集及测试的完整过程(涉及到cuda和tensorflow版本的切换)
前言 环境准备:ubuntu16.04,Python2.7 ,cuda9.0 ,cudnn7.1.4,tensorflow 1.8.0 一、安装 TensorFlow Object Detection API 参考:https://blog.csdn.net/chenmaolin88/article/details/79371891 不同的是我这里的tensorflow版本是1.8.0,编...
在C语言中引用tensorflow.so
该文档实现了在c语言中引用编译好的tensorflow.so动态库的方法
目标检测SSD+Tensorflow 训练自己的数据集
原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_39881922/article/details/80569803 代码解析:https://blog.csdn.net/qq1483661204/article/details/79776065 对原文的几点解释这说明: 1.代码地址:https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow,下...
Tensorflow object detection API 搭建属于自己的物体识别模型——常见问题汇总 Q&A
在上一篇博客《(更新视频教程)Tensorflow object detection API 搭建属于自己的物体识别模型(2)——训练并使用自己的模型》中,有很多读者提出各种问题,也有不少热心读者在评论区进行了讨论,为了方便读者查询及备忘,现把部分问题及解决方案更新到这个博客,不定期更新新的解决方案。 建议 Ctrl + F 在页面内搜索问题。 如果对问题有新的更好的解决方案欢迎留言。 ...
【tensorflow】Object DetectionAPI训练识别自己的数据集
一、数据准备 1.一个友好的标注工具 各种系统安装已经再此介绍的很详细了,linux下可以三行命令解决。 注意:图片要求是png或者jpg格式 1> . 标注信息存为xml文件,使用该脚本可以将所有的xml文件转换为1个csv文件(自行修改xml路径) 2> . 把生成的csv文件分成训练集和测试集 2.生成TFRecord文件 使用该脚本分别生成train.re
Tensorflow的官方C库
Tensorflow的官方C库用上篇博文的方法,我们可以自己build Tensorflow的C++库。但是整个build过程还是比较麻烦,需要安装各种工具。使用自己build的库,还得找出所有头文件。Tensorflow提供了一个提前build好的C库,提供安装使用,方法非常简单。但只提供linux和mac版本,对服务器开发需求已经完全满足了。下载安装提前build好的C库 TF_TYPE="cp
Tensorflow深度学习笔记(三)-TensorFlow基本应用(梯度下降法)
本文主要引入一个简单的示例来阐述Tensorflow的应用。先来一段程序,它是采用梯度下降法来训练数据。import tensorflow as tf import numpy as np #numpy库为数学计算库,若导入失败,请先安装(pip install numpy)#使用numpy随机产生100个随机点 x_data=np.random.rand(100) y_data = x_dat
TensorFlow Object Detection API教程——制作自己的数据集
感想 前一段时间,利用tensorflow object detection跑了一些demo,然后成功的训练了自己的模型,这里我把我的方法分享出来,希望能够帮助大家。tensorflow object detection api的github 开源地址为,https://github.com/tensorflow/models,这个模块比较新,有很多都在不断更新。我这里就object d
用c++API加载python训练好的tensorflow模型
由于在生产环境,很多情况下没有python的环境,只能用c/c++的环境,而且很多情况下是用python训练好模型后,用c++加载模型运行即可,那么如何才能用c++加载模型并运行呢?这里做一些说明。主要参考两个网址,tensorflow的c++ API官网(https://www.tensorflow.org/api_guides/cc/guide)和Loading a TensorFlow gr...
Tensorflow学习——利用Object Detection api训练自己的数据集
环境:Windows 10+tensorflow-gpu-1.6.0 前期准备:完成Object Detection api配置 文件目录结构 ├─Annotation │ └─XML文件 ├─data │ ├─csv文件 │ └─Record文件 ├─images │ └─图片 ├─eval │ └─测试集结果 ├─training │ ├─pbtxt文件 │ ├─co...
Tensorflow object detection API 搭建属于自己的物体识别模型(1)——环境搭建与测试
https://blog.csdn.net/dy_guox/article/details/79111949 后续博客地址(附带视频教程) -------------------------------------------------------------------------------------------------- 最近对深度学习比较感兴趣,看了网...
TensorFlow:Object_Detection_API图像视频物体识别API例程用到的tutorial
tutorial参考:http://blog.csdn.net/llrraa2010/article/details/79361291
windows vs2013 通过python调用tensorflow,相应的错误处理
1.python安装 从python官网下载安装即可,注意需要下载x86_64版本(64位)。 2.在python中安装tensorflow cpu版本 pip3 install tensorflow 3.python文件 import sys import tensorflow as tf def printHello():   #    t0 = tf.constant(3, dty...
TensorFlow Object Detection API 技术手册(4)——使用摄像头进行实时目标检测
TensorFlow Object Detection API 技术手册(4)——使用摄像头进行实时目标检测(一)使用opencv开启摄像头(二)修改Demo代码(三)实时检测 (一)使用opencv开启摄像头 (二)修改Demo代码 (三)实时检测 ...
如何在windows环境中使用vs2015编译tensorflow v1.5
如何在windows环境中使用vs2015编译tensorflow v1.5 tensorflow即将发布1.5版本,作为工业界应用最广的深度学习框架,它以其强大的泛用性和丰富的社区环境而广受好评。tensorflow1.5新性能。 但是tfboys/tfgirls在深入使用后都会遇到不同的问题,其中最常遇见的有: 1. 如何在c++代码中使用tensorflow? 2. 如何使用特定
将tensorflow中函数转化为正常函数
将一个队Tensor定义的函数装换成一个队numpy.ndarray定义的函数。 <21个项目玩转tensorflow>,P82 def tffunc(*argtypes): placeholders = list(map(tf.placeholder, argtypes)) def wrap(f): out = f(*placeholders) ...
使用TensorFlow object_detection API训练自己的数据集合,实现多目标检测
做了一个实现,想试试tensorflow框架下的ssd目标检测过程,查阅了资料,在cpu模式下使用自己的数据集合完成了一个完整流程实验:1.数据集合标定,使用网络资源labelimg工具完成标定,生成xml文件2.把标定的数据按照4:1分为训练集合、验证集合3.把标定的xml文件转为tensorflow要求的格式,csv格式(是个表格,记录的图像路径,和目标区域位置)4.把csv格式转换为tf格式...