Labview上部署tensorflow训练好的模型(可部署tensorflow2.x版本),Labview深度学习

1、训练、保存tensorflow模型

首先在tensorflow2.x上训练模型,并冻结为.pb格式,方便labview调用。步骤可参见我另一篇冻结模型的文章:

链接

2、labview上调用(IMAQ DL Model VI)

(注:前提是labview已经安装视觉开发模块)
我用的是labview2018 64位版本,视觉模块附上链接,2018版的64位与32位通用。

链接:https://pan.baidu.com/s/1FM7IG-DNYtMKzw6do2ME4w
提取码:r9a7

调用附图:
Labview上部署tensorflow训练好的模型(可部署tensorflow2.x版本),Labview深度学习
Labview上部署tensorflow训练好的模型(可部署tensorflow2.x版本),Labview深度学习
其中要求填写模型输入输出名字:
模型输入输出名字在调用函数时可查看,参见:

链接

Labview上部署tensorflow训练好的模型(可部署tensorflow2.x版本),Labview深度学习
输出节点名字也可更改为其他节点,输出也是对应节点输出。
例如改为intrusion/output/BiasAdd,输出为:
Labview上部署tensorflow训练好的模型(可部署tensorflow2.x版本),Labview深度学习

关键是冻结模型的操作,使得labview调用tensorflow2.x模型,不受tensorflow版本必须为1.4.1的限制

Labview上部署tensorflow训练好的模型(可部署tensorflow2.x版本),Labview深度学习