How to add training = True in tensorflow-java?
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- Vorherrschende Sprache
- Java
- Sterne
- 928
- Forks
- 227
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Beschreibung
The models that I have from Python works only if I provide training = True as well in Python.
for instance in Python;
import tensorflow as tf
my_model = tf.keras.models.load_model("model")
prdct = my_model(input_image, training = True)
Here, if I do not provide training = True, the values in prdct.numpy() are all "nan".
I have the same problem in tensorflow/java as well. I wonder if there is a way to give option training = True in tensorflow/java?
Here is the java code:
TFloat32 ImagePredicted = (TFloat32) sess
.runner()
.feed(input_layer, inputTensor)
.fetch(outputLayer)
.run()
.get(0);
Beitragsleitfaden
Erste Schritte
- Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
- Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
- Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
Rechercherichtung
Beginne mit dem im Issue gezeigten Java Runner-Code und untersuche, wie das geladene Modell Eingaben und Optionen im Vergleich zum Trainingsargument des Python-Aufrufs offenlegt. Ermittle, ob die Java API diese Einstellung für das exportierte Modell übergeben kann, und dokumentiere oder validiere das unterstützte Verhalten mit einem gezielten Beispiel oder Test.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Tech-Stack
- java, tensorflow
- Bereich
- api, machine-learning
- Issue-Typ
- Feature
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Klarheit
- Muss geklärt werden
- Anfängerfreundlichkeit
- 30/100