Tensorflow 不同的tf版本对推理有影响
在那里，我使用tf1.12（py3.6）训练了一个deeplab_v3+，并使用tf1.10（py3.6）运行推理。但是，推理结果非常糟糕（分割输出都是黑色的）。顺便说一句，在与培训阶段相同的环境下，推理效果良好。tf版本是否影响推理结果？如果不是，那么导致推理损坏的其他原因是什么 运行DeepLab的推断并从.ckpt加载模型时，tf的版本不会影响结果。推断结果不好的原因是“解码器输出步幅”设置不好Tensorflow 不同的tf版本对推理有影响,tensorflow,version,inference,Tensorflow,Version,Inference,在那里，我使用tf1.12（py3.6）训练了一个deeplab_v3+，并使用tf1.10（py3.6）运行推理。但是，推理结果非常糟糕（分割输出都是黑色的）。顺便说一句，在与培训阶段相同的环境下，推理效果良好。tf版本是否影响推理结果？如果不是，那么导致推理损坏的其他原因是什么 运行DeepLab的推断并从.ckpt加载模型时，tf的版本不会影响结果。推断结果不好的原因是“解码器输出步幅”设置不好