java - Tensorflow Java API - 复杂的例子

Question

我已经将这个问题作为 github 问题提出，但被重定向到这里。我看过 example用于将在 Python 中创建和训练的模型导入到 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，尤其是在 this block 中。以及 156-207 行 之间的 GraphBuilder 类声明。有人可以给他们一些解释吗？

此外，我知道 Java API 仍在 build 中。但是，我很想知道是否有可能看到一些更复杂的示例，如果可能的话，包括:

• 将模型导入Java，然后对模型进行训练

• 使用 Tensorflow 在 Java 中从头开始实现、训练、评估、保存和加载模型

有没有人有这样的例子，愿意分享一下？

感谢您的帮助!

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，以便可以将图像输入另一个 TensorFlow 图(初始)。它在 Python 中实现了类似这样的东西:

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(如 tf.cast、tf.image.decode_jpeg 等)都是从 TensorFlow 操作定义生成的。然而，此类生成的函数在 Java API 中尚不存在，因此操作必须从较低级别的原语构造，这正是 GraphBuilder 类正在做的事情。

希望对您有所帮助。

您的其他问题似乎过于宽泛，所以不确定如何在这里回答。