How to add training = True in tensorflow-java?
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- Langage dominant
- Java
- Étoiles
- 928
- Forks
- 227
- Métriques de merge des PR
- Aucune PR mergée en 30 j
Description
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);
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Piste de recherche
Commencez par le code Java Runner présenté dans l’issue et examinez comment le modèle chargé expose les entrées et les options par rapport à l’argument d’entraînement de l’appel Python. Déterminez si l’API Java peut transmettre ce paramètre au modèle exporté, et documentez ou validez le comportement pris en charge à l’aide d’un exemple ou d’un test ciblé.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Évaluation
- Stack technique
- java, tensorflow
- Domaine
- api, machine-learning
- Type d'issue
- Fonctionnalité
- Difficulté
- 4/5
- Temps estimé
- 3-5 jours
- Activité
- À l'abandon
- Clarté
- À clarifier
- Accessibilité débutants
- 30/100