如何在C++中使用 MXNet 模型

How do I use an MXNet model in C++?

本文关键字：MXNet 模型 C++      更新时间：2023-10-16

训练模型后，如何将其与C++一起使用？

我试过MXNet incubator-mxnet/example/image-classification/predict-cpp/ 和incubator-mxnet/cpp-package/example/.

作为训练的一部分，您应该定期根据验证集评估模型，例如在每个纪元结束时。然后，在使用模型对新数据进行评分时，您应该对模型的预期准确性有一个很好的了解，以确定模型在推理时的性能是否真的比预期差。

如果在训练模型时模型的验证准确性不优于随机(即 1/类数(，则可能有很多原因，包括：模型选择不佳、损失计算不正确、优化技术和超参数错误(例如学习率(。

如果模型对看不见的数据的测试准确性较差，则可能正在尝试将模型应用于训练到的其他域。您不能使用在手写字符(例如 MNIST(上训练的模型来对现实世界的对象(例如 ImageNet(进行分类。

如果您需要模型训练的C++示例，请查看本教程。

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