Python 张量流C++；用于动态输入形状的API

我已经训练了一个模型，该模型用python消除了真实渲染的结果

在python中，图形是通过将图像转换为tf.constant来与图像大小一起动态构建的

现在我想导出模型并用C++加载它。 我的问题是：在TysFraseC++ API中，是否可以处理不同大小的图像？

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如果不是，那么C++中可能做的最好的方法是什么？直接使用cuDNN并加载经过训练的CNN内核权重？

因此答案是：是的，您可以处理不同大小的图像

默认的方法是使用Python构造TysFooFrm图，使用代码< > TF.占位符< /代码>未知维度<代码> [b，NO，NO，3 ] < /Cord>，然后简单地在C++中导入图。这已经在这里讨论过了： 其中包括一个例子f ur r，c++，Golang。< /p> 在TensorFlow中，大多数操作不关心特定的输入大小，有关更多详细信息，请参阅