TensorFlow在Windows系统下的部署方法技术方案

本申请公开了一种TensorFlow在Windows系统下的部署方法，该方法包括：在获取到待处理对象时，应用软件调用深度学习类对象，其中，应用软件是采用第一语言开发的应用软件，深度学习类对象是应用软件调用python代码生成的，第一语言与python语言不同；应用软件根据深度学习类对象中保存的地址运行会话，以对待处理对象进行处理，得到第一执行结果；应用软件将第一执行结果转换为第二执行结果，得到待处理对象的处理结果。本申请所提供的方法能够降低将TensorFlow应用到Windows系统上所需修改的代码量。码量。码量。

【技术实现步骤摘要】
TensorFlow在Windows系统下的部署方法


[0001]本申请涉及计算机
，特别是涉及一种TensorFlow在Windows系统下的部署方法。

技术介绍

[0002]TensorFlow为一个基于数据流编程的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习算法的编程实现中，传统的TensorFlow大多部署在Linux系统下，在Windows系统下部署较少，且在Windows系统下的部署主要依靠编译TensorFlow在Windows系统下的动态编译库，并通过TensorFlow的C扩展应用程序接口(API，Application Programming Interface)重写TensorFlow代码，TensorFlow代码主要通过Python语言来实现，重写代码的工作量较大，且在TensorFlow版本升级后，不再支持Windows系统下的动态编译库文件，因而亟需一种新的TensorFlow在Windows系统下部署的方法。

技术实现思路

[0003]本申请主要解决的技术问题是提供一种TensorFlow在Wind本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种TensorFlow在Windows系统下的部署方法，其特征在于，所述方法包括：在获取到待处理对象时，应用软件调用深度学习类对象，其中，所述应用软件是采用第一语言开发的应用软件，所述深度学习类对象是所述应用软件调用python代码生成的，所述第一语言与python语言不同；所述应用软件根据所述深度学习类对象中保存的地址运行会话，以对所述待处理对象进行处理，得到第一执行结果；所述应用软件将所述第一执行结果转换为第二执行结果，得到所述待处理对象的处理结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在应用软件调用深度学习类对象之前，还包括：所述应用软件调用所述python代码生成所述深度学习类对象；所述应用软件通过预先生成的python解释器调用所述深度学习类对象，生成所述会话；所述应用软件将所述会话的地址保存在所述深度学习类对象中。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述应用软件调用所述python代码生成所述深度学习类对象之前，还包括：所述应用软件进行初始化，生成所述python解释器。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在接收到第一关...

【专利技术属性】
技术研发人员：金粲，
申请(专利权)人：北京配天技术有限公司，
类型：发明
国别省市：