tensorflow / tensorflow/java

Add BatchNorm support

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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:

  1. To implement all required stuff in Java Ops
  2. 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

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. 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

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