2016-05-27 2 views
6

Я попытался обучить эксперимент с глубокой обучающей моделью. Я обнаружил, что тензорный поток - лучший способ сделать это. Но есть проблема, что тензорный поток нужно записывать в python. И моя программа содержит много loops.Like это ..Как обучить модель в C++ с помощью тензорного потока?

for i=1~2000 
for j=1~2000 

Я знаю, что это большой недостаток для питона. Это очень медленно, чем c. Я знаю, что у tensorfow есть C++ API, но это не ясно. https://www.tensorflow.org/api_docs/cc/index.html (Это худшая спецификация, которую я когда-либо искал) Может ли кто-нибудь дать мне легкий пример? Все, что мне нужно, это два простых кода. Одним из них является создание графика. Другое, как загрузить этот график и запустить его. Мне очень хочется этого. Надеюсь, кто-то может мне помочь.

+0

Выполнение вычислений в TensorFlow не то же самое, как делают это в Python, даже если вы звоните TensorFlow из питона. Вы создаете график, а затем выполняете его. Но выполнение происходит в самой TensorFlow, что очень быстро. Он не использует интерпретируемый python, кроме как «клей». – user20160

+1

Я знаю, что вы имеете в виду. Глубокий код модели достаточно быстр. Но у меня есть другой код, который должен записываться во многих циклах (Укрепление обучения). Это рекурсивная функция. – darren1231

+0

Я вижу. Надеюсь, что C++ работает для вас. Если вам придётся использовать API-интерфейс python, возможно, ускорится использование cython, в крайнем случае. – user20160

ответ

4

Это не так просто, но это возможно. Во-первых, вам нужно создать graph graph graph в python и сохранить его в файле. Эта статья может помочь вам
https://medium.com/jim-fleming/loading-a-tensorflow-graph-with-the-c-api-4caaff88463f#.krslipabt

Во-вторых, вам нужно собрать libtensorflow, связать его с вашей программой (вам нужно tensorflow заголовки, а также, так что это немного сложнее) и загрузить граф из файла. Эта статья может помочь вам в этот раз
https://medium.com/jim-fleming/loading-tensorflow-graphs-via-host-languages-be10fd81876f#.p9s69rn7u

Смежные вопросы