El ejemplo de LabelImage demuestra el uso de esta API para clasificar imágenes utilizando una red neuronal convolucional de arquitectura Inception previamente entrenada. Demuestra:
Construcción de gráficos: uso de la clase OperationBuilder para construir un gráfico para decodificar, cambiar el tamaño y normalizar una imagen JPEG.
Carga de modelo: uso de Graph.importGraphDef() para cargar un modelo Inception previamente entrenado.
Ejecución de gráficos: uso de una sesión para ejecutar los gráficos y encontrar la mejor etiqueta para una imagen.
Se pueden encontrar ejemplos adicionales en el repositorio de GitHub de tensorflow/java .
Se utiliza para crear una instancia de una clase abstracta que anula el método buildSubgraph para crear un subgrafo condicional o de cuerpo para un bucle while.
Controla cómo actuar cuando intentamos ejecutar una operación en un dispositivo determinado pero algunos tensores de entrada no están en ese dispositivo.
[[["Es fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Me ofreció una solución al problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Me falta la información que necesito","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Es demasiado complicado o hay demasiados pasos","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Está obsoleto","outOfDate","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Problema de muestras o código","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2023-12-01 (UTC)."],[],[]]