ML.NET调用Tensorflow模型示例——MNIST
ML.NET在不久前发行了1.0版本，在考虑这一新轮子的实际用途时，最先想到的是其能否调用已有的模型，特别是最被广泛使用的Tensorflow模型。于是在查找了不少资料后，有了本篇示例。希望可以有抛砖引玉之功。
环境
Tensorflow 1.13.1
Microsoft.ML 1.0.0
Microsoft.ML.TensorFlow 0.12.0
netcoreapp2.2
训练模型
这里为了方便，利用Keras的API减少所需的代码。
import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(512, activation=tf.nn.relu),
tf.keras.layers.Dropout(0.2),
tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)
])
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
model.evaluate(x_test, y_test)
model.save('model.h5')
得到的模型精度在98%以上，不错的结果。
检验模型
加载已训练的模型，用某一测试数据验证结果。
with CustomObjectScope({'GlorotUniform': glorot_uniform()}):
model = load_model('model.h5')
data = [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.027450980392156862, 0.09411764705882353, 0.5019607843137255, 0.5450980392156862, 0.5411764705882353, 0.7490196078431373, 0.7058823529411765, 0.9921568627450981, 0.7490196078431373, 0.5411764705882353, 0.18823529411764706, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.16862745098039217, 0.1843137254901961, 0.47058823529411764, 0.7294117647058823, 0.9882352941176471, 0.9882352941176471, 0.9921568627450981, 0.9882352941176471, 0.9882352941176471, 0.9882352941176471, 0.9882352941176471, 0.9921568627450981, 0.9882352941176471, 0.8901960784313725, 0.11372549019607843, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.07450980392156863, 0.6431372549019608, 0.9647058823529412, 0.9921568627450981, 0.9882352941176471, 0.9882352941176471, 0.8901960784313725, 0.7176470588235294, 0.7215686274509804, 0.6352941176470588, 0.27058823529411763, 0.27058823529411763, 0.27058823529411763, 0.30980392156862746, 0.8901960784313725, 0.9882352941176471, 0.17647058823529413, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.27450980392156865, 0.9882352941176471, 0.9882352941176471, 0.9921568627450981, 0.9215686274509803, 0.30196078431372547, 0.11372549019607843, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.03529411764705882, 0.7607843137254902, 0.8901960784313725, 0.11372549019607843, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.027450980392156862, 0.2549019607843137, 0.5372549019607843, 0.788235294117647, 0.6823529411764706, 0.12549019607843137, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.7098039215686275, 0.9882352941176471, 0.7176470588235294, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.03529411764705882, 0.5019607843137255,
1.0, 0.9764705882352941, 0.45098039215686275, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.4470588235294118, 0.9882352941176471, 0.9921568627450981, 0.5176470588235295, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.5254901960784314, 0.9411764705882353, 0.9882352941176471, 0.47843137254901963, 0.09803921568627451, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.03529411764705882, 0.6509803921568628, 0.9411764705882353, 0.9882352941176471, 0.6588235294117647, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.20784313725490197, 0.7098039215686275, 0.9882352941176471, 0.9882352941176471, 0.4549019607843137, 0.00784313725490196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.027450980392156862, 0.25882352941176473, 0.9529411764705882, 1.0, 0.9764705882352941, 0.24705882352941178, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.2, 0.7294117647058823, 0.9882352941176471, 0.9882352941176471, 0.8549019607843137, 0.29411764705882354, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.19215686274509805, 0.8941176470588236, 0.9882352941176471, 0.9882352941176471, 0.8666666666666667, 0.12549019607843137, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.5333333333333333, 0.9137254901960784, 0.9882352941176471, 0.8901960784313725, 0.4666666666666667, 0.09803921568627451, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.12549019607843137, 0.8235294117647058, 0.9803921568627451, 0.9921568627450981, 0.9058823529411765, 0.18823529411764706, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.34901960784313724, 0.8705882352941177, 0.9921568627450981, 0.9921568627450981, 0.6196078431372549, 0.0, 0.0, 0.0, 0.043137254901960784, 0.13333333333333333, 0.4627450980392157, 0.027450980392156862, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6313725490196078, 0.9882352941176471, 0.9882352941176471, 0.41568627450980394, 0.0, 0.03529411764705882, 0.1843137254901961, 0.34901960784313724, 0.796078431372549, 0.9921568627450981, 0.9568627450980393, 0.2196078431372549, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6313725490196078, 0.9882352941176471,
0.9882352941176471, 0.7450980392156863, 0.7254901960784313, 0.7725490196078432, 0.9882352941176471, 0.9882352941176471, 0.8666666666666667, 0.6784313725490196, 0.2196078431372549, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.47058823529411764, 0.9882352941176471, 0.9882352941176471, 0.9882352941176471, 0.9921568627450981, 0.9882352941176471, 0.9882352941176471, 0.9882352941176471, 0.3764705882352941, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0196078431372549, 0.21176470588235294, 0.5372549019607843, 0.5372549019607843, 0.7450980392156863, 0.5372549019607843, 0.21176470588235294, 0.08627450980392157, 0.00784313725490196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
pred = model.predict(np.array(data).reshape(1, 28, 28))
print(pred.argmax())
执行以上脚本得到的结果为2。
可以将结果更形象地显示出来。
plt.imshow(np.array(data).reshape(28, 28), cmap='Greys')
plt.show()
转换模型文件
Keras保存的文件格式是h5，并不能直接被ML.NET调用，所以需要先转换成pb格式。
方法是使用开源脚本——keras_to_tensorflow，直接调用如下命令即可完成转换。
python keras_to_tensorflow.py
--input_model="path/to/keras/model.h5"
--output_model="path/to/save/model.pb"
ML.NET
在ML.NET中调用已训练的模型可分为这样几步：
- 建立MLContext
- 加载模型文件
- 创建IDataView对象，用作Fit方法的传入参数
- 建立模型管道，这里是TensorFlowEstimator对象
- 调用Fit方法，获得TensorFlowTransformer对象
- 构建预测引擎，其输入与输出对象对应模型中的输入层与输出层
- 执行预测方法
所有代码如下所示：
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
var mlContext = new MLContext();
var tensorFlowModel = mlContext.Model.LoadTensorFlowModel(@"D:\workspace\tensorflow\saved_model.pb");
//var schema = tensorFlowModel.GetModelSchema();
var data = GetTensorData();
var idv = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(data);
var pipeline = tensorFlowModel.ScoreTensorFlowModel(
new[] { "dense_1/Softmax" }, new[] { "flatten_input" }, addBatchDimensionInput: true);
var model = pipeline.Fit(idv);
var engine = mlContext.Model.CreatePredictionEngine<TensorData, OutputScores>(model);
var result = engine.Predict(data[0]);
var maxValue = result.Output.Max();
var maxIndex = result.Output.ToList().IndexOf(maxValue);
Console.WriteLine(maxIndex);
}
private static TensorData[] GetTensorData()
{
var data = new double[] {
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.027450980392156862, 0.09411764705882353, 0.5019607843137255, 0.5450980392156862, 0.5411764705882353, 0.7490196078431373, 0.7058823529411765, 0.9921568627450981, 0.7490196078431373, 0.5411764705882353, 0.18823529411764706, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.16862745098039217, 0.1843137254901961, 0.47058823529411764, 0.7294117647058823, 0.9882352941176471, 0.9882352941176471, 0.9921568627450981, 0.9882352941176471, 0.9882352941176471, 0.9882352941176471, 0.9882352941176471, 0.9921568627450981, 0.9882352941176471, 0.8901960784313725, 0.11372549019607843, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.07450980392156863, 0.6431372549019608, 0.9647058823529412, 0.9921568627450981, 0.9882352941176471, 0.9882352941176471, 0.8901960784313725, 0.7176470588235294, 0.7215686274509804, 0.6352941176470588, 0.27058823529411763, 0.27058823529411763, 0.27058823529411763, 0.30980392156862746, 0.8901960784313725, 0.9882352941176471, 0.17647058823529413, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.27450980392156865, 0.9882352941176471, 0.9882352941176471, 0.9921568627450981, 0.9215686274509803, 0.30196078431372547, 0.11372549019607843, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.03529411764705882, 0.7607843137254902, 0.8901960784313725, 0.11372549019607843, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.027450980392156862, 0.2549019607843137, 0.5372549019607843, 0.788235294117647, 0.6823529411764706, 0.12549019607843137, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.7098039215686275, 0.9882352941176471, 0.7176470588235294, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.03529411764705882, 0.5019607843137255,
1.0, 0.9764705882352941, 0.45098039215686275, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.4470588235294118, 0.9882352941176471, 0.9921568627450981, 0.5176470588235295, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.5254901960784314, 0.9411764705882353, 0.9882352941176471, 0.47843137254901963, 0.09803921568627451, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.03529411764705882, 0.6509803921568628, 0.9411764705882353, 0.9882352941176471, 0.6588235294117647, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.20784313725490197, 0.7098039215686275, 0.9882352941176471, 0.9882352941176471, 0.4549019607843137, 0.00784313725490196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.027450980392156862, 0.25882352941176473, 0.9529411764705882, 1.0, 0.9764705882352941, 0.24705882352941178, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.2, 0.7294117647058823, 0.9882352941176471, 0.9882352941176471, 0.8549019607843137, 0.29411764705882354, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.19215686274509805, 0.8941176470588236, 0.9882352941176471, 0.9882352941176471, 0.8666666666666667, 0.12549019607843137, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.5333333333333333, 0.9137254901960784, 0.9882352941176471, 0.8901960784313725, 0.4666666666666667, 0.09803921568627451, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.12549019607843137, 0.8235294117647058, 0.9803921568627451, 0.9921568627450981, 0.9058823529411765, 0.18823529411764706, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.34901960784313724, 0.8705882352941177, 0.9921568627450981, 0.9921568627450981, 0.6196078431372549, 0.0, 0.0, 0.0, 0.043137254901960784, 0.13333333333333333, 0.4627450980392157, 0.027450980392156862, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6313725490196078, 0.9882352941176471, 0.9882352941176471, 0.41568627450980394, 0.0, 0.03529411764705882, 0.1843137254901961, 0.34901960784313724, 0.796078431372549, 0.9921568627450981, 0.9568627450980393, 0.2196078431372549, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6313725490196078, 0.9882352941176471,
0.9882352941176471, 0.7450980392156863, 0.7254901960784313, 0.7725490196078432, 0.9882352941176471, 0.9882352941176471, 0.8666666666666667, 0.6784313725490196, 0.2196078431372549, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.47058823529411764, 0.9882352941176471, 0.9882352941176471, 0.9882352941176471, 0.9921568627450981, 0.9882352941176471, 0.9882352941176471, 0.9882352941176471, 0.3764705882352941, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0196078431372549, 0.21176470588235294, 0.5372549019607843, 0.5372549019607843, 0.7450980392156863, 0.5372549019607843, 0.21176470588235294, 0.08627450980392157, 0.00784313725490196, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0};
return new TensorData[] { new TensorData() { Input = data.Select(x=>(float)x).ToArray() }};
}
}
public class TensorData
{
[ColumnName("flatten_input")]
[VectorType(28, 28)]
public float[] Input { get; set; }
}
class OutputScores
{
[ColumnName("dense_1/Softmax")]
[VectorType(10)]
public float[] Output { get; set; }
}
如果不清楚模型中的网络结构，可以用TensorFlowModel的GetModelSchema方法获悉详细的情况。
调试代码，可以看到结果数组中index为2时，概率最大，所以可以认为最终的预测结果为2。与python脚本的执行结果是一致的。
ML.NET调用Tensorflow模型示例——MNIST的更多相关文章
- 用C++调用tensorflow在python下训练好的模型(centos7)
本文主要参考博客https://blog.csdn.net/luoyexuge/article/details/80399265 [1] bazel安装参考:https://blog.csdn.net ...
- TensorFlow笔记四：从生成和保存模型 -> 调用使用模型
TensorFlow常用的示例一般都是生成模型和测试模型写在一起,每次更换测试数据都要重新训练,过于麻烦, 以下采用先生成并保存本地模型,然后后续程序调用测试. 示例一:线性回归预测 make.py ...
- 将TensorFlow模型变为pb——官方本身提供API，直接调用即可
TensorFlow: How to freeze a model and serve it with a python API 参考:https://blog.metaflow.fr/tensorf ...
- 吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow 实现LeNet-5模型处理MNIST手写数据集
import os import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import ...
- TensorFlow下利用MNIST训练模型并识别自己手写的数字
最近一直在学习李宏毅老师的机器学习视频教程,学到和神经网络那一块知识的时候,我觉得单纯的学习理论知识过于枯燥,就想着自己动手实现一些简单的Demo,毕竟实践是检验真理的唯一标准!!!但是网上很多的与t ...
- 一份快速完整的Tensorflow模型保存和恢复教程（译）（转载）
该文章转自https://blog.csdn.net/sinat_34474705/article/details/78995196 我在进行图像识别使用ckpt文件预测的时候,这个文章给我提供了极大 ...
- Tensorflow模型加载与保存、Tensorboard简单使用
先上代码: from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import ...
- [翻译] Tensorflow模型的保存与恢复
翻译自:http://cv-tricks.com/tensorflow-tutorial/save-restore-tensorflow-models-quick-complete-tutorial/ ...
- 学习TensorFlow，浅析MNIST的python代码
在github上,tensorflow的star是22798,caffe是10006,torch是4500,theano是3661.作为小码农的我,最近一直在学习tensorflow,主要使用pyth ...
随机推荐
- Solr java.sql.SQLException: null, message from server: "Host 'xxx' is not allowed to connect to this MySQL server
在用solr从mysql导入数据的时候,因为linux和本机的数据库不在同一个ip段上, 又因为本地的mysql没有设置远程其它ip可以访问所以就报了如下错误 解决办法: 在mysql任意可以输入查询 ...
- 使用ADO.NET实体数据模型
前景:要操作的数据表必须添加主键(方式:进入数据库-->数据表名-->设计-->列名右键-->设置主键) 可在服务器资源管理器中查看是否设置了主键(主键会有一把钥匙的图样) 1 ...
- SpringBoot（八） SpringBoot整合Kafka
window下安装kafka和zooker,超详细:https://blog.csdn.net/weixin_33446857/article/details/81982455 kafka:安装下载教 ...
- 为Dynamics 365 USD设置使用Chrome进程来驻留Web应用程序
我是微软Dynamics 365 & Power Platform方面的工程师罗勇,也是2015年7月到2018年6月连续三年Dynamics CRM/Business Solutions方面 ...
- Android开发利器之pidcat
介绍pidcat: pidcat 是Android届JakeWharton大神开发的一款命令行工具,堪称Android开发利器,它能方便Android程序猿捕获日志,过滤日志,定位程序问题,超级好用. ...
- Vue实战狗尾草博客管理平台第六章
Vue实现狗尾草博客后台管理系统第六章 本章节内容 文章列表 文章详情 草稿箱 文章发布. 本章节内容呢,开发的很是随意哈,因为多数就是element-ui的使用,熟悉的童鞋,是可以很快完成本章节的内 ...
- 一行代码完成 Java的 Excel 读写--easyexcel
最近我在 Github 上查找一个可以快速开发 excel 导入导出工具,偶然发现由阿里开发 easyexcel 开源项目,尝试使用后感觉这款工具挺不错的,下面分享一下我的 easyexcel 案例使 ...
- Python—虚拟环境的创建与管理（virtualenv与virtualenvwrapper）
virtualenv 1.安装virtualenv包 [root@localhost ~]# pip install virtualenv 2.创建虚拟环境,位置不固定,可以在项目的目录下,也可以不在 ...
- debian 10 安装fcitx 后设置
设置好代理后 apt-get install fcitx 后 仍然看不到 语言栏 可能是 在设置fcitx时 的字体太小了 输入法配置 ->外观->字体 加大 即可
- mysql里字符集的配置
[client]default-character-set=utf8[mysqld]character-set-server = utf8[mysql]default-character-set=ut ...