如何在外部非Tensorflow环境中测试经过训练的CNN模型？

在外部非Tensorflow环境中测试经过训练的CNN模型，可以通过以下步骤进行：

1. 导出模型：首先，需要将经过训练的CNN模型导出为可供外部环境使用的格式。Tensorflow提供了SavedModel格式和Frozen Graph格式两种导出方式。SavedModel是一种灵活的格式，可以保存模型的结构、权重和计算图等信息，而Frozen Graph则将模型结构和权重合并为一个单独的文件。
2. 加载模型：在外部非Tensorflow环境中，需要使用相应的库或工具加载导出的模型。例如，可以使用OpenCV、Keras、PyTorch等库加载SavedModel或Frozen Graph，并将其转换为可用的模型对象。
3. 准备测试数据：为了测试模型的性能和准确度，需要准备一些测试数据。这些数据可以是与训练数据相似的图像或其他形式的输入。
4. 数据预处理：在将测试数据输入模型之前，通常需要对其进行预处理。这可能包括图像的缩放、归一化、裁剪或其他形式的处理，以确保输入数据与训练数据的格式和范围一致。
5. 运行推理：使用加载的模型对象和预处理后的测试数据，可以在外部环境中运行推理过程。这涉及将测试数据输入模型，并获取模型的输出结果。
6. 分析结果：根据模型的输出结果，可以进行进一步的分析和评估。这可能包括计算准确度、查看分类结果、生成可视化图像等。

需要注意的是，由于不同的深度学习框架和库之间存在差异，具体的实现细节可能会有所不同。因此，在具体操作时，需要参考所使用的库或工具的文档和示例代码。

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