用于动态输入形状的 Tensorflow C++ API

Question

我已经训练了一个模型，该模型可以对 Python 中真实渲染的结果进行去噪。

在python中，通过将图像转换为tf.constant，结合图像大小动态构建图形。

现在我想导出模型并在 C++ 中加载它。

我的问题是：是否可以在 Tensorflow C++ API 中处理不同大小的图像？

如果不是，那么在 C++ 中执行此操作的最佳方法是什么？直接使用cuDNN，加载训练好的CNN核权重？

Answer 1

所以答案是：是的，你可以处理不同尺寸的图像。

默认的方法是在 Python 中使用未知维度 tf.placeholder 构建 TensorFlow 图 [B, None, None, 3]，然后简单地在 C++ 中导入图。这之前已经在这里讨论过： https://stackoverflow.com/a/48893889/7443104 其中包括 C、C++、Golang 的示例。

在 TensorFlow 中，大多数操作并不关心具体的输入大小，有关详细信息，请参阅 https://stackoverflow.com/a/48558479/7443104。