Tensorflow Java API - 정교한 예제

Question

나는 github 문제로 이미 질문했지만 여기로 리디렉션되었습니다. 파이썬에서 생성되고 훈련 된 모델을 자바 코드로 가져 와서 예측에 사용하기 위해 example을 본 적이 있습니다. 그러나, 나는 실제로 어떤 일이 일어나고 있는지를 특히 this block과 GraphBuilder 클래스 선언을 라인 156-207 사이에서 이해하는 데 문제가있었습니다. 누군가가 그 (것)들을 위해 약간 설명을 줄 수 있었습니까?

또한 Java API가 아직 작성 중임을 알고 있습니다.

• 자바로 모델을 수입하고 구현하는 모델

• 에 대한 교육을 수행하는 교육 그러나, 나는 그것이 포함 가능하다면, 좀 더 복잡한 예제를 참조하는 것이 가능한 경우에 관심이있을 것 Tensorflow를 사용하여 Java에서 모델을 처음부터 평가, 저장 및로드

누구나 그러한 예를 갖고 있으며 그것을 공유하고 싶습니까?

도움 주셔서 감사합니다.

건배

베드로

Answer 1

가 가리키는 코드 블록이 화상이 다른 TensorFlow 그래프 (개시)로 공급 될 수 있도록 이미지를 "정규화"하는 TensorFlow 그래프를 생성한다. 파이썬이 같은 상당 달성된다 TensorFlow 동작을 실행하기위한 파이썬 함수 (같은 tf.cast, tf.image.decode_jpeg 등)

image = tf.cast(tf.image.decode_jpeg(input, channels = 3), tf.float32) 
batch = tf.expand_dims(image, 0); 
resized = tf.image.resize_bilinear(dims_expander, [input_height, input_width]) 
normalized = tf.divide(tf.subtract(resized, [input_mean]), [input_std]) 

대부분은 TensorFlow 연산 정의로부터 생성된다. 그러나 이러한 생성 된 함수는 Java API에 아직 존재하지 않으므로 하위 수준 프리미티브로 작업을 구성해야합니다. 즉, GraphBuilder 클래스가 수행하는 작업입니다.

희망이 있습니다.

기타 질문이 너무 광범위하여 여기에 답변하는 방법을 모릅니다.