是否有可能创建和执行深度学习模型并在c ++中进行预测？

Question

让我们假设我的芯片不支持keras，tensorflow或sklearn等任何API;但是我需要在python中实现深度学习模型。

是否可以在python中创建我的训练和测试模型，然后，我想用C ++调用最佳模型结果进行预测？ 我在哪里保存最终的最佳模型，以便在接下来的步骤中调用？我必须把它保存在芯片里吗？在这种情况下，我是否需要在芯片中安装tensorflow和keras？

Answer 1

<强>术语

你似乎对术语感到困惑。这是一个有点简化的概述。

您的芯片是硬件（CPU或GPU），并且将包括支持其指令集的电路（将数据移入/移出本地存储器，执行数学和逻辑运算等）。不支持ML软件的CPU / GPU 芯片难以可视化，也不支持Python或C ++。 芯片出现在主板上，其中包括许多外设连接，辅助内存等。

然后在硬件上安装操作系统（基本软件）。这个操作系统管理资源：作业，进程，内存分配等。如果支持失败，它将在这里，而不是在芯片。最后，您将所需的应用程序（软件工具，程序等）安装为操作系统的附加功能。

C ++和Python是两种高级语言，流行的应用程序。这些语言支持Tensorflow和Keras（机器学习框架）和SciKit（科学/统计软件包; sklearn 是您导入的软件包名称）。

DIRECT ANSWER

是的，你可以用Python编写你的NN。是的，你可以用C ++调用它。 Python依赖于C / C ++库;两者之间有一个可行的接口。

您必须用于保存模型并稍后调用它的特定方法：如果您在Python中编写自己的模型，则需要确定存储格式和位置。您所需要的只是让您的Python和C ++程序“同意”格式。既然你正在编写它们，那么你可以选择适合你的任何东西。

<强>建议

不要自己写这些，除非你真的想要练习。相反，安装一个框架（TensorFlow，Caffe，Neon，Torch，MXNet，Keras，......）。然后，只需按照给定的教程学习如何构建，保存和恢复模型。