Пример LabelImage демонстрирует использование этого API для классификации изображений с использованием предварительно обученной сверточной нейронной сети архитектуры Inception . Он демонстрирует:
Построение графа: использование класса OperationBuilder для построения графа для декодирования, изменения размера и нормализации изображения JPEG.
Загрузка модели: использование Graph.importGraphDef() для загрузки предварительно обученной начальной модели.
Выполнение графика: использование сеанса для выполнения графиков и поиска лучшей метки для изображения.
Дополнительные примеры можно найти в репозитории tensorflow/java GitHub.
Используется для создания экземпляра абстрактного класса, который переопределяет метод buildSubgraph для построения условного или основного подграфа для цикла while.
Управляет тем, как действовать, когда мы пытаемся выполнить операцию на данном устройстве, но некоторые входные тензоры отсутствуют на этом устройстве.
[[["Прост для понимания","easyToUnderstand","thumb-up"],["Помог мне решить мою проблему","solvedMyProblem","thumb-up"],["Другое","otherUp","thumb-up"]],[["Отсутствует нужная мне информация","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Слишком сложен/слишком много шагов","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Устарел","outOfDate","thumb-down"],["Проблема с переводом текста","translationIssue","thumb-down"],["Проблемы образцов/кода","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Другое","otherDown","thumb-down"]],["Последнее обновление: 2024-11-04 UTC."],[],[]]