Le labelImage exemple montre l' utilisation de cette API pour classer les images à l' aide d' un pré-formé Inception l' architecture convolutionnel réseau de neurones. Ça démontre:
Construction de graphe : utilisation de la classe OperationBuilder pour construire un graphe pour décoder, redimensionner et normaliser une image JPEG.
Chargement du modèle : utilisation de Graph.importGraphDef() pour charger un modèle Inception pré-entraîné.
Exécution de graphes : Utilisation d'une session pour exécuter les graphes et trouver la meilleure étiquette pour une image.
D' autres exemples peuvent être trouvés dans le tensorflow / java dépôt GitHub.
Utilisé pour instancier une classe abstraite qui remplace la méthode buildSubgraph pour construire un sous-graphe conditionnel ou corporel pour une boucle while.
Contrôle comment agir lorsque nous essayons d'exécuter une opération sur un périphérique donné mais que certains tenseurs d'entrée ne sont pas sur ce périphérique.
Le labelImage exemple montre l' utilisation de cette API pour classer les images à l' aide d' un pré-formé Inception l' architecture convolutionnel réseau de neurones. Ça démontre:
Construction de graphe : utilisation de la classe OperationBuilder pour construire un graphe pour décoder, redimensionner et normaliser une image JPEG.
Chargement du modèle : utilisation de Graph.importGraphDef() pour charger un modèle Inception pré-entraîné.
Exécution de graphes : utilisation d'une session pour exécuter les graphes et trouver la meilleure étiquette pour une image.
D' autres exemples peuvent être trouvés dans le tensorflow / java dépôt GitHub.
Utilisé pour instancier une classe abstraite qui remplace la méthode buildSubgraph pour construire un sous-graphe conditionnel ou corporel pour une boucle while.
Contrôle comment agir lorsque nous essayons d'exécuter une opération sur un périphérique donné mais que certains tenseurs d'entrée ne sont pas sur ce périphérique.