How to add training = True in tensorflow-java?
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評估
- 難度
- 4/5
- 預估耗時
- 3-5 天
- 新手友好度
- 30/100
- Issue 類型
- 功能
- 描述清晰度
- 需要釐清
- 活躍度
- 停滯
- 技術堆疊
- java, tensorflow
- 領域
- api, machine-learning
研究方向
從 issue 中顯示的 Java Runner 程式碼開始，檢查已載入的模型如何公開輸入和選項，並將其與 Python 呼叫的 training 參數進行比較。確定 Java API 是否能為匯出的模型傳遞此設定，並透過一個針對性的範例或測試記錄或驗證受支援的行為。
由索引模型根據 Issue 內容生成。
描述
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);
- 主要語言
- Java
- 星號
- 928
- 分支
- 227
- PR 合併指標
- 30 天內沒有已合併 PR
環境準備
- 沒有 Dockerfile 或 Docker Compose 檔案
- 沒有 Pull Request 範本
- 閱讀貢獻指南
從這裡開始
- 先讀完整個 Issue，再讀專案的貢獻指南。
- 在 Issue 下留言說明你要接手 —— 這能避免兩個人做同樣的事。
- Fork 儲存庫，在一個分支上完成修改。
- 送出 Pull Request，並在描述裡引用這個 Issue 編號。
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