私は現在、画像処理のプロジェクトに取り組んでいます。私の目標はTensorFlowとC++言語を使ってGoogLeNet CNNを持つことが理想的です。私は事前に訓練されたCNNを望んでいません、私はそれを自分で訓練したいと思います。TensorFlowとC++を使用したGoogLeNetの実装とトレーニング
多くのことをPythonでTensorFlowで利用でき、Pythonを使用してCNNをトレーニングし、C++用にエクスポートしたり、Caffeのような他のライブラリを使用することができます。
しかし、もし可能であればTensoflowとC++言語を使いたいと思っています！
あなたはどう思いますか？
あなたのいくつかは、私はそれはとてもクールになる従うことができるアイデアやトラックの始まりを持っている場合:)
ありがとうございました！
TensorFlowには、完全にC++で書かれた低レベルのAPIがあり、official documentationにあります。 また、image recognition exampleは、C++ APIを使用する公式リポジトリにあります。
私はあなたが補足情報を見つけることができると思いますthis StackOverflow質問。
ありがとうございました！ しかし、画像認識の例では、事前に訓練されたCNNを提案しています。私は事前に訓練されたネットワークを扱う多くのサイトを見つけました。訓練を受けていないネットワークを扱ったのはこのリンクだけです：ttps：//research.googleblog.com/2016/03/train-your-own-image-classifier -with.htmlでも、それはすべてPythonで書かれています！ –
通常、Pythonを使用してネットワークをトレーニングし、C++で効率的に実行されるコンポーネントを記述します。 Googleがリリースしたモデルでもこの戦略を見ることができます：https://github.com/tensorflow/models –
これは、人々がPythonだけを使って鍛える傾向があると思ったことです。しかし、C++の代わりにPythonを使って一般的にネットワークを鍛える理由を尋ねることはできますか？ PythonをC++と比較して明らかに有利な点はありますか？ –
C++で何が必要ですか？ –
可能であれば、私のCNNを実装してトレーニングしてください –