output shape（shape文件是怎么生成的我用的是arcgis刚接触还不会用）
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shape文件是怎么生成的我用的是arcgis刚接触还不会用
Excel中XY点数据生成点Shape文件方法：
将Excel中点坐标统一成下面图片中所示的格式。打开ArcGIS 9.3。
点击ArcGIS中的"+"号按钮，添加数据。选择第一步中制作好的Excel文件，点击Add按钮添加数据到ArcGIS中。
在Layers图层栏，选择导入的数据表，点击鼠标右键，选择"Data"-"Export..."，将Excel表格保存为"*.dbf"文件。
点击"OK"，导出*.dbf格式的文件。
这时，在ArcGIS中弹出对话框，询问是否要将"Exprot_Output.dbf"文件导入到ArcGIS视图中，选择"yes"(确定)。
将上面生成的*.dbf 文件在 ArcGIS 中显示出来，并导出为 Shape 文件。选择 Layers 栏中的*.dbf 文件，点击鼠标右键，选择“Display XY Data…” ——选择 X属性列——选择坐标系统——“ OK”。点击 Layers 中生成的图层，点击右键，选择“Data” ——“Export…” 即可导出 shape 件。如下图所示：
选择坐标系统(也可由已有的 shape 文件指定)。如这里选择“Select” ——在弹出的坐标系统选择对话框中选择“World” -“WGS 1984”也可以选择“Import…” ——在弹出的窗口中选择已有的 Shape 文件(要有*.prj 文件)。点击“应用” ——“确定” ——“OK”。
在显示 ArcGIS 中显示 XY 点数据，并注意有一个图层“Export_Ouput Events” 产生。在该图层上右键，“Data”-“Export Data...”，点击“ OK”，这样就生成了一个点 Shape 文件。
Java怎样调用TensorFlow
tensorflow训练模型通常使用Python api编写，这些模型保存后可以在Java中调用。
python中训练完成，模型保存使用如下api保存：
1234
# 保存二进制模型output_graph_def = tf.graph_util.convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def, output_node_names=)with tf.gfile.FastGFile(’/logs/mnist.pb’, mode=’wb’) as f: f.write(output_graph_def.SerializeToString())
保存为二进制pb文件，主要的点是output_node_names数组，该数据的名称表示需要保存的tensorflow tensor名。既是在python中定义模型时指定的计算操作的name。填写什么就保存到什么节点。在cnn模型中，通常是分类输出的名称。
例如模型定义时代码为：
123
y_conv = tf.add(tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2), b_fc2, name=’y_conv_add’) # cnn输出层，名称y_conv_add# 训练和评价模型softmax = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_, logits=y_conv)
模型在java中使用需要关心模型输入tensor和输出tensor名，所以定义模型时，所有的输入tensor最好指定名称，如输入x和dropout名。
java中调用代码片段：
12345678910111213
public static void main(String;//结果分类 tfi.fetch("y_conv_add", outPuts);//接收结果 outPuts保存的即为预测结果对应的概率，最大的一个通常为本次预测结果
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