.NET 框架中使用的经过训练的 tensorflow 模型

Question

我使用 Google Colab 构建了一个使用 Tensorflow 的一维卷积神经网络 (CNN) 模型（它是一个多类、多标签模型）。我现在想采用保存的模型（例如 pb 文件）并使用 C#（Visual Studio）在 .NET Framework 内进行预测。因此，我想在 .NET Framework 中执行以下操作（这显然是非常精简的）：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import tensorflow_hub as hub

model = tf.keras.models.load_model('pb_model')

model.predict(data)

我还没有看到 Tensorflow 1-D CNN 模型的简单解决方案（只需将 Tensorflow 库加载到 .NET Framework 中。

我看过 ML.NET，他们使用 Tensorflow 图像分类模型的迁移学习来开始他们的学习 link。

我最近在 GitHub link 上遇到了 Tensorflow.NET。这似乎是最好的途径，因为他们旨在为 .NET 开发人员在 C# 中实现 Tensorflow。但是，这会构建一个模型，然后在 .NET 框架内对其进行全部测试；因此它没有解决如何从 python 中获取经过训练的一维 CNN 模型并在 .NET 框架中进行预测。

有没有人遇到过类似的问题，你做了什么（或者你有什么建议）？

Answer 1

您可以使用 LostTech.TensorFlow aka Gradient 从 C# 调用几乎任何 TensorFlow API。

using tensorflow;

var model = tf.keras.models.load_model("pb_model");
model.predict(data);

更多示例here

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