What happened to the tensorflow.keras package?
Personne n'a encore pris cette issue.
- Langage dominant
- Java
- Étoiles
- 928
- Forks
- 227
- Métriques de merge des PR
- Aucune PR mergée en 30 j
Description
Please make sure that this is a feature request. As per our GitHub Policy, we only address code/doc bugs, performance issues, feature requests and build/installation issues on GitHub. tag:feature_template
System information
- TensorFlow version (you are using):
- Are you willing to contribute it (Yes/No):
TF 2.3.1
Yes, if able
Describe the feature and the current behavior/state.
There used to be a separate repo tensorflow-keras. That page said the worked got merged into this. Yet, I don't see a org.tensorflow.keras package and my ide complains when I try to access stuff from it. I want to be able to, at a minimum, load models from Keras. But yes, it would also be nice to create models on the Java side as well.
Will this change the current api? How?
I suppose so because I do not see a org.tensorflow.keras package currently.
Who will benefit with this feature?
Everyone who is already familiar with Keras. But also those newer to deep learning as well because Keras is higher level and easier to use than vanilla tensorflow.
Any Other info.
If there have been massive conversations and decisions made behind the scenes, I would hope that at least the README.md is updated to say the level of support, if any, for Keras and why that decision was made so that people aren't scratching their heads.
Guide de contribution
Ouvrir le guide de contribution
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
Piste de recherche
Commencez par examiner l’historique du dépôt tensorflow-keras et l’API Java autour du package demandé org.tensorflow.keras. Consultez README.md pour connaître le niveau actuel de prise en charge de Keras et déterminez si l’objectif est le chargement de modèles, la création de modèles côté Java ou les deux ; « done » doit être défini comme une décision de prise en charge documentée ou comme un périmètre de fonctionnalité complet.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Évaluation
- Stack technique
- java, tensorflow
- Domaine
- machine-learning
- Type d'issue
- Fonctionnalité
- Difficulté
- 5/5
- Temps estimé
- Plus d'une semaine
- Activité
- À l'abandon
- Clarté
- À clarifier
- Accessibilité débutants
- 25/100