Tensorflow项目构建流程

参考博客http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/51899683 整理

一。训练阶段

    1.tensorflow打包数据

        1）在线读取，通过placeholder变量，把数据送入网络，进行计算（效率低）

        2）采用tfrecoder进行高效数据读取

    2.网络架构与训练

        经过上面的数据格式处理，接着我们只要写一写网络结构，网络优化方法，把数据搞进网络中就可以

    3.可视化显示

二。测试阶段

      直接通过加载图模型，读取参数等，然后直接通过tensorflow的相关函数，进行调用，而不需要网络架构相关的代码，通过feed_dict的方式，对相关的输入节点赋予相关的数据，进行前向传导，并获取相关的节点数值

三。移植阶段

    一个算法经过实验阶段后，接着就要进入移植商用，因此接着需要采用tensorflow的c api函数，直接进行预测推理，首先我们先把tensorflow编译成链接库，然后编写cmake，调用tensorflow链接库