#模型预测

frugally-deep是一个小型的头文件库，允许在C++中运行Keras模型进行预测而无需依赖TensorFlow。它依赖于FunctionalPlus、Eigen和json头文件库，支持复杂的模型拓扑，并显著减小二进制大小。项目特点包括支持多种层类型、节省RAM以及通过并行处理提高预测性能。frugally-deep在单核CPU上表现相对较快，适合内存敏感和需要快速部署的应用。

Prediksi Emosi App 利用预训练的IndoBERT模型进行印尼语情绪分析。应用程序接受用户输入的句子或段落，预测其可能的情绪，如愤怒、悲伤、快乐、爱、恐惧和厌恶，并以百分比格式展示结果，让用户轻松理解文本的情绪特征，便于分析和交互。

该项目是一种多语言光学字符识别（OCR）工具，支持TensorFlow 2和PyTorch，提供了流畅的用户体验。开发者可通过Python代码方便地加载和预测模型，实现从文字检测到识别的完整流程，非常适合需要多语言处理的应用。