小编dan*_*nny的帖子

我怀疑用于fread/fwrite的参数大小和计数的顺序.如果我想从文件fp中读取8kb的数据,以下哪项更有效？

fread(data,1,8192,fp)
fread(data,8192,1,fp)

还有我应该担心的endiannes问题吗？

我使用c ++ tensorflow api对batchsize大于1进行推断时遇到问题。网络输入平面为8x8x13，输出为单个浮点。当我尝试如下推断多个样本时，结果仅对第一个样本正确。我使用keras2tensorflow工具将图形转换为.pb格式。

node {
  name: "main_input"
  op: "Placeholder"
  attr {
    key: "dtype"
    value {
      type: DT_FLOAT
    }
  }
  attr {
    key: "shape"
    value {
      shape {
        dim {
          size: -1
        }
        dim {
          size: 8
        }
        dim {
          size: 8
        }
        dim {
          size: 12
        }
      }
    }
  }
}

编辑：输出节点是一个标量。罪魁祸首可能是我用来将keras hdf5文件转换为pb的keras2tensorflow代码吗？也许输出应该是-1x1以接受任意数量的样本，就像输入平面一样）。我从以下链接获得了转换器代码：keras_to_tensorflow

node {
  name: "value_0"
  op: "Identity"
  input: "strided_slice"
  attr { 
    key: "T"
    value {
      type: DT_FLOAT
    }
  }
}

输入平面尺寸正确设置为-1 x 8 x 8 …