Add BatchNorm support
Nessuno ha ancora preso questa issue.
- Lingua principale
- Java
- Stelle
- 928
- Fork
- 227
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Descrizione
System information
- 1.15 and 2.3:
- Are you willing to contribute it (Yes):
Describe the feature and the current behavior/state.
The problem is described in the mailing thread.
I have next problem: trying to repeat one of the modern CNN architectures on Java API. Most of them are using BatchNormalization as a popular layer with tf.nn.batchNormalization() op.
I trying to use old operands like BatchNormWithGlobalNormalization
I've used but got Exception in thread "main" org.tensorflow.exceptions.TFUnimplementedException: Op BatchNormWithGlobalNormalization is not available in GraphDef version 175. It has been removed in version 9. Use tf.nn.batch_normalization().
at org.tensorflow.internal.c_api.AbstractTF_Status.throwExceptionIfNotOK(AbstractTF_Status.java:99)
This was deperecated years ago, but we have it in 1.15 and 2.x APIs.
The possible solutions:
- To implement all required stuff in Java Ops
- Add gradients and contributions in TF Core (gradients and another stuff) if it's possible
Guida per i contributori
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Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
Direzione di ricerca
Inizia leggendo il thread della mailing list collegato e confrontando il supporto attuale della Java API con tf.nn.batchNormalization(). L’issue propone di implementare i Java Ops necessari oppure di aggiungere TensorFlow Core gradients e i contributi correlati; pertanto, il percorso di implementazione previsto e i criteri di completamento devono essere chiariti per primi.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Valutazione
- Stack tecnologico
- java
- Ambito
- machine-learning
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Stato di attività
- Ferma
- Chiarezza
- Da chiarire
- Idoneità per principianti
- 20/100