我只想用C/C++接口保存一个经过训练的ClientSession (神经网络)。(其中我在装有Visual Studio 2017的Windows 10上使用tensorflow 1.9版) 我发现了很多关于如何使用python来做这件事的信息,但是我不得不(因此只能)使用C++。在How to save and restore a TensorFlow graph and its state in C++</em
我在训练一个深度神经网络。直接训练整个网络是困难的,因此,我更喜欢逐层训练。首先,我训练一个只有一个隐藏层的网络。之后,我使用tf.train.Saver保存模型。下一次,我通过调用以下命令来恢复变量:当然,这一次,架构发生了变化,因为我在隐藏层和输出层之间插入了一个新层,并使用了一个新变量。因此,Tensorflow抛出一个错误:Key not found
我的问
1)我想使用Python C API中的分析函数来捕获从特定函数返回的python解释器。2)我想暂停python解释器,将执行发送回在我的C++程序中调用解释器的函数,最后将执行返回到python解释器,在停止后的代码行上启动它。我不知道要保存什么才能返回执行,也不知道如何根据保存的数据返回执行。
从我可以从python API文档中得到的信息中,我将不得不保存正在执行的框架的一部分,但是我没有找到任何东西。一些额外的问题。令人惊讶的是,python
我目前正在使用Mxnet和C++ Symbol API训练一个卷积神经网络。该网络包含一些批处理归一化层,其中包含四个参数NDArray。其中两个参数,moving_mean和moving_variance参数应该在训练期间的每一批中更新。 我猜测,由于executor的前向传递的布尔值设置为true,因此它将自动更新新参数。如何使用symbol API告诉Mxnet更新moving_mean和moving_vari