如何解决Tensorflow-Keras-预测方法性能
要求:-我们想通过使用tensorflow-keras预训练模型通过keras引擎预测方法从图像中提取特征/嵌入。详细信息如下:
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cout << " Enter a cstring: " << endl; char A[] = ""; cin >> A ; cout << "Enter the character you wanna find: " << endl; char element ; cin >> element; cout << "Press enter to perform the search : "; getchar(); if (-1 == search_c_string(A,element)) cout << "Element was not found...." << endl; else cout << "Element was found at the index: " << search_c_string(A,element) << endl; system("pause"); return 0;
, -
pretrained_model="resnet50"
-
pooling_method="avg"
通过使用input imagesw- numpy array
和pretrained_model
,我们生成了用于特征提取的基础对象。
在此基础模型上,我们使用了将图像数组(numpy数组)传递给的预测方法。
预测方法定义:
pooling_method
我们已经测试了从2000到5000范围内的各种skus和图像阵列的预测方法。以下是执行细节:
Execution details screen capture
任何人都可以指导我,因为我想了解如何配置预测方法以利用多重处理来提高性能。
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