Вы можете выбрать альтернативный способ:
Используя ноутбук Jupyter, сохраните модель Keras , а затем создайте сервер Python, который будет прослушивать вызовы из вашей программы WinForms.
Вы можете начать с нескольких более важных руководств:
- Обучение и обслуживание моделей ML с tf keras
- Развертывание моделей Keras с использованием TensorFlow Serving и Flask
По сути, вы хотите сделать следующее:
- Сохранить вес вашей модели и график.
- Служить сервером, который прослушивает входящие запросы по некоторому протоколу (например, HTTPRequests или RPC)
- Сделайте так, чтобы программа WinForms позвонила и получила ответ.
В зависимости от вашего приложения вы можете:
- Возвращает изображение в виде списков списков (например, как в RBG, вы можете указать точное значение каждого пикселя и канала)
- Возвращает двоичный поток изображения (кодирует и декодирует его)
- Кодировать в строку Base64.
Вы также можете изучить другие варианты.
В конце концов, теперь у вас есть служба, которая работает в фоновом режиме и ждет от WinForms, чтобы вызвать его с изображением.
Вы также можете подать его через Интернет, если выберете сетевой протокол (например, Flask).