前言：我认为，对于一个开发者来说，最重要并不是急切的去实现它的功能，而是实现功能的一个整体框架和思路。近几天，通过阅读一些相关资料（阅读的不太多，希望有大佬有便捷的思路指点一下），做一些简单模型部署到andriod系统的学习心得，哈大家分享一下。研究时间较短，害怕忘记，想把这些想法和思路记录一下，今后深入研究还会继续完善。1...

思路：1.先对数据集加载，并进行预处理。2.建立cnn模型（tensorflow）3.对模型进行训练，训练次数epoch和学习率learning rate根据最终预测结果可进行参数调整4.进行预测，这里先使用mnist取样后的测试集进行预测5.模型保存，再利用opencv-dnn模块读取并在本地数据集上预测（注意opencv有python和c++两个版本，如果在c++部署平台上，自行下载c++版o

在编译过工程中 出现 “ **/**/**/ （具体文件名） error: 'std::_hypot' has not been declared using std::hypot; ” 的错误解决办法： 在具体文件名 中 的文件头加入#define _hypot hypot我的报错时C:\mingw64\lib\gcc\x86_64-w64-mingw32\8.1.0\include\c++\m

model = keras.models.load_model("model.h5")test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)可以看到这个代码，很符合model测试的逻辑，但是他依然会报错，我看到其他文章也有这样的代码，不清楚他们会不会报错，反正我这是出现了RuntimeError: You must compil

这个问题 文章“Could not interpret optimizer identifier” error in Keras其实已经告知原因，我想把我的问题具体化一下，先上报错代码。from tensorflow.keras.models import load_modelimport kerasmodel =load_model("model.h5")opt ==keras.optimize