लेबलइमेज उदाहरण पूर्व-प्रशिक्षित इंसेप्शन आर्किटेक्चर कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके छवियों को वर्गीकृत करने के लिए इस एपीआई के उपयोग को दर्शाता है। यह दर्शाता है:
ग्राफ़ निर्माण: JPEG छवि को डिकोड करने, आकार बदलने और सामान्य करने के लिए ग्राफ़ बनाने के लिए ऑपरेशनबिल्डर क्लास का उपयोग करना।
मॉडल लोडिंग: पूर्व-प्रशिक्षित इंसेप्शन मॉडल को लोड करने के लिए Graph.importGraphDef() का उपयोग करना।
ग्राफ़ निष्पादन: ग्राफ़ निष्पादित करने और किसी छवि के लिए सर्वोत्तम लेबल खोजने के लिए एक सत्र का उपयोग करना।
अतिरिक्त उदाहरण टेंसरफ़्लो/जावा GitHub रिपॉजिटरी में पाए जा सकते हैं।
एक अमूर्त वर्ग को इंस्टेंट करने के लिए उपयोग किया जाता है जो थोड़ी देर के लूप के लिए एक सशर्त या बॉडी सबग्राफ बनाने के लिए बिल्डसबग्राफ विधि को ओवरराइड करता है।
यह नियंत्रित करता है कि जब हम किसी दिए गए डिवाइस पर कोई ऑपरेशन चलाने का प्रयास करते हैं तो कैसे कार्य करना है लेकिन कुछ इनपुट टेंसर उस डिवाइस पर नहीं हैं।
[[["समझने में आसान है","easyToUnderstand","thumb-up"],["मेरी समस्या हल हो गई","solvedMyProblem","thumb-up"],["अन्य","otherUp","thumb-up"]],[["वह जानकारी मौजूद नहीं है जो मुझे चाहिए","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["बहुत मुश्किल है / बहुत सारे चरण हैं","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["पुराना","outOfDate","thumb-down"],["अनुवाद से जुड़ी समस्या","translationIssue","thumb-down"],["सैंपल / कोड से जुड़ी समस्या","samplesCodeIssue","thumb-down"],["अन्य","otherDown","thumb-down"]],["आखिरी बार 2024-11-04 (UTC) को अपडेट किया गया."],[],[]]