python tensorflow 调用训练好的Deepview RT模型怎么调用？

调用训练好的DeepView RT模型，需要以下步骤：

1. 安装TensorFlow和DeepView RT

首先，需要在系统中安装TensorFlow和DeepView RT，可以通过pip安装：

pip install tensorflow==1.14.0
pip install deepviewrt

2. 加载模型

DeepView RT模型通常是通过Tensorflow的SavedModel格式保存的，可以使用Tensorflow中的`tf.saved_model.loader.load`方法来加载模型。例如：

import tensorflow as tf

# 加载模型
with tf.Session(graph=tf.Graph()) as sess:
    tf.saved_model.loader.load(sess, [tf.saved_model.tag_constants.SERVING], '/path/to/saved_model')

`/path/to/saved_model`是模型所在的目录，`tf.saved_model.tag_constants.SERVING`是模型的标签，可以在训练时指定。

3. 运行模型

加载模型后，就可以使用模型进行推断了。例如：

import tensorflow as tf
import numpy as np
from deepviewrt import DeepViewRT

# 加载模型
with tf.Session(graph=tf.Graph()) as sess:
    tf.saved_model.loader.load(sess, [tf.saved_model.tag_constants.SERVING], '/path/to/saved_model')

    # 输入数据
    input_data = np.zeros((1, 224, 224, 3), dtype=np.float32)

    # 创建DeepView RT实例
    deepview = DeepViewRT(sess)

    # 运行模型
    output_data = deepview.run(input_data)

    # 输出结果
    print(output_data)

`input_data`是输入数据，`output_data`是输出结果。`DeepViewRT`是一个DeepView RT模型的封装类，可以方便地进行模型推断。