텐서플로우 java 예제

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텐서플로우 java 예제

이러한 예로는 이미지 분류 및 개체 감지를 위해 미리 학습된 모델을 사용하고, TensorFlow Java API를 사용하여 미리 정의된 모델의 교육을 구동하는 것이 포함됩니다. LabelImage 공식 텐서플로우 예제를 사용하여 시작 그래프 모델로 예제 이미지에 레이블을 지정합니다. 텐서플로우/모델 GitHub 리포지토리에서 추가 예제를 찾을 수 있습니다. 이 예제는 있는 대로 제공되며 공식 텐서플로우 자바 JNI 래퍼 및 여기에서 사용할 수 있는 예제를 기반으로 합니다. 이해해야 할 한 가지는 행렬과 텐서의 차이입니다. 이 SO 질문에 대한 주석 중 하나를 기반으로 행렬은 정보를 구성하는 2차원 테이블일 뿐이며 텐서가 일반화일 뿐입니다. 텐서를 정보를 구성하는 더 높은 차원의 방법으로 생각할 수 있습니다. 따라서 행렬(예: 5×5)은 2순위의 텐서입니다. 그리고 순위 3의 텐서 5x5x5 행렬과 같은 “3D 행렬”이 될 것입니다. 텐서의 치수는 해당 랭크라고 합니다. 예를 들어, 3차원 공간에서 3개의 숫자로 시퀀스가 있는 단일 숫자와 벡터를 가진 스칼라를 나타내는 것처럼 텐서는 3차원 공간에서 3R 숫자의 배열로 표현될 수 있습니다. LabelImage 예제에서는 미리 학습된 Inception 아키텍처 컨볼루션 신경망을 사용하여 이미지를 분류하는 데 이 API를 사용하는 방법을 보여 줍니다.

그것은 보여줍니다 : 당신이 당신의 모델에 데이터를 공급하고 훈련하기 위해 파이썬에서 Tensorflow를 사용했을 수 있지만, 텐서 플로우 파이썬 패키지는 실제로 실제 작업을 수행하기 위해 C ++ 구현을 호출합니다. 따라서 Java 네이티브 인터페이스(JNI)를 사용하여 C++를 직접 호출하고 C++를 사용하여 그래프를 만들고 Java에서 모델의 가중치와 바이어스를 복원할 수 있습니다. 이 섹션에서는 TensorFlow를 사용하여 마지막 섹션에서 공부한 가장 가까운 이웃 알고리즘을 구현합니다. 간단하지만 중요한 예제를 구현하기 위해 실제 세계에 가까운 데이터 집합을 사용합니다. 우리는 필기 숫자의 MNIST 데이터베이스를 사용합니다. 작업에 할당된 GPU 또는 CPU 장치를 기록해야 합니다. 그런 다음 각 작업에 대해 세션에서 사용되는 장치를 정보를 얻을 수 있습니다. 예를 들어 장치 배치에 소프트 제약 조건을 사용하는 경우 와 같은 구성 세션을 사용할 수 있습니다.


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