API to read weights from ckpt file
Dieses Issue hat noch niemand übernommen.
- Vorherrschende Sprache
- Java
- Sterne
- 928
- Forks
- 227
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Beschreibung
System information
- TensorFlow version (you are using): Nightly
- Are you willing to contribute it (Yes/No): No
Describe the feature and the current behavior/state.
This API would help in reading the weights from ckpt file. Currently, there is no such feature in the Java SDK but the same can be achieved in python via CheckPointReader.
Will this change the current API? How?
This shouldn't affect the preexisting API. It would be a simple addition over it.
Who will benefit with this feature?
I was developing a Federated Learning Application and was stuck at the issue where I was not able to get the weights from the ckpt file (Reason: No API in Java SDK) and neither could I write a signature method in tflite for the same (Reason: tflite doesn't support dynamic tensor shapes). So this would help promote active development in FL on Android clients.
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
Beginnen Sie damit, die angeforderte Java SDK-Funktion mit Python's CheckPointReader zu vergleichen und zu prüfen, wie TensorFlow-Checkpoint-Gewichte für Java- und Android-Clients dargestellt werden. Als erledigt gilt die Aufgabe, wenn eine Java API hinzugefügt wurde, die Gewichte aus ckpt-Dateien liest, ohne die bestehende API zu ändern, und deren Verhalten für Anwendungsfälle des föderierten Lernens geeignet ist.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Tech-Stack
- java, tensorflow
- Bereich
- api, machine-learning
- Issue-Typ
- Feature
- Schwierigkeit
- 5/5
- Geschätzter Aufwand
- Über eine Woche
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Klarheit
- Größtenteils klar
- Anfängerfreundlichkeit
- 25/100