labview调用TensorFlow深度学习教程最近在自动化实验室折腾数据采集突然发现处理实时信号的时候传统算法有点力不从心。想着能不能把之前用Python训好的TensorFlow模型直接塞进LabVIEW里用结果踩了三天坑终于跑通了顺手整理个野路子教程。先甩个结论LabVIEW本身确实没法原生跑TensorFlow但通过Python这个桥梁能曲线救国。核心操作就是把训练好的模型导出成.pb格式然后用LabVIEW的Python节点调库预测。第一步模型冻成冰棍Freeze Graph用Keras训好的模型得先固化不然LabVIEW调用时会各种找不到操作。这里有个坑要注意TF2.x的保存方式和老版本不一样import tensorflow as tf model tf.keras.models.load_model(my_model.h5) tf.saved_model.save(model, frozen_model)这样会生成包含.pb文件的saved_model格式比直接转冻结图更省事。如果用TF1.x的话可能需要下面的传统艺能from tensorflow.python.framework import graph_util with tf.Session() as sess: saver restore(sess, model.ckpt) output_graph_def graph_util.convert_variables_to_constants( sess, sess.graph_def, [output_layer]) with tf.gfile.GFile(frozen_model.pb, wb) as f: f.write(output_graph_def.SerializeToString())LabVIEW里搭桥接器labview调用TensorFlow深度学习教程在Block Diagram里右键插入Python节点关键是要配置好Python环境路径。实测发现用Anaconda环境时得在脚本里先import sys再添加路径import sys sys.path.append(rC:\my_project) # 模型路径 import tensorflow as tf import numpy as np def predict(data): loaded_model tf.saved_model.load(frozen_model) infer loaded_model.signatures[serving_default] return infer(tf.constant(data))[output_0].numpy()这里有个骚操作TF2的SavedModel会自动生成signature用serving_default这个签名直接调用比用tf.Session方便得多。输入数据记得转成numpy数组LabVIEW传过来的数据默认是list需要手动转换。数据管道对接LabVIEW这边处理图像或信号时如果是多维数组建议先转成JSON字符串传递。实测发现直接传二维数组到Python节点可能会维度错乱用这个法子稳如老狗import json def predict(json_data): data np.array(json.loads(json_data)) # ...处理逻辑... return json.dumps(result.tolist())前端用LabVIEW的JSON工具包处理数据打包实测720p图像处理能跑到30fps比用TCP通信中转快得多。如果遇到内存泄漏问题记得在Python脚本里显式清除TF图tf.keras.backend.clear_session() # 每次预测后清内存性能玄学优化在循环结构里调用Python节点时把模型加载放在初始化阶段。亲测把模型加载写在Python函数的全局区域能提速3倍# 写在函数外部 loaded_model tf.saved_model.load(frozen_model) infer loaded_model.signatures[serving_default] def predict(data): global infer return infer(...) # 省去每次加载模型时间最后上个效果图用LabVIEW控制USB摄像头采集图像实时调用YOLO模型做目标检测FPS能跑到25左右。虽然比不上Python直接部署但对于需要结合硬件控制的场景来说这套方案算是能用了。