Tensorflow Java API - 复杂的例子

Question

我已经将问题视为github问题,但已被重定向到此处.我已经看到了导入模型的示例,该模型使用Python编译创建和训练,导入到Java代码中并用于预测.但是,我在理解实际发生的事情时遇到了一些问题,特别是在这个块和第156-207 行之间的GraphBuilder类声明中.有人可以给他们一些解释吗？

而且,我知道Java API仍在构建中.但是,如果有可能看到一些更复杂的例子,我会感兴趣,如果有可能包括:

• 将模型导入Java,然后对模型进行培训

• 使用Tensorflow实现,培训,评估,保存,从头开始在Java中加载模型

有没有人有这样的例子,并愿意分享它？

感谢您的任何帮助!

干杯,

彼得

Answer 1

您指向的代码块生成一个 TensorFlow 图来“规范化”图像，以便该图像可以输入到另一个 TensorFlow 图（初始）。它实现了与 Python 中类似的功能：

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])

许多用于执行 TensorFlow 操作的 Python 函数（例如tf.cast等tf.image.decode_jpeg）都是从 TensorFlow 操作定义生成的。然而，Java API 中尚不存在此类生成的函数，因此必须从较低级别的原语构造操作，这正是该类GraphBuilder正在做的事情。

希望有帮助。

你的其他问题似乎太广泛了，所以不知道如何在这里回答。