How to add training = True in tensorflow-java?

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#284 erstellt am 09.4.2021 8 Kommentare 0 Reaktionen 0 zugewiesene Personen Auf GitHub ansehen

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Bewertung

Schwierigkeit: 4/5
Geschätzter Aufwand: 3-5 Tage
Anfängerfreundlichkeit: 30/100

Issue-Typ: Feature
Klarheit: Muss geklärt werden
Aktivitätsstatus: Veraltet
Tech-Stack: java, tensorflow
Bereich: api, machine-learning

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.

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);

Vorherrschende Sprache: Java
Sterne: 928
Forks: 227
PR-Merge-Kennzahlen: Keine gemergten PRs in 30 T.

Beitragsleitfaden

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Erste Schritte

Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

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