tensorflow
Python에서 Tensorflow 모델을 저장하고 Java로로드하십시오.
수색…
소개
모델을 작성하고 특히 교육하는 것이 파이썬에서 가장 쉽게 할 수 있습니다. 그래서 어떻게 훈련 된 모델을 Java로로드하고 사용합니까?
비고
모델은 많은 수의 입력을 허용 할 수 있으므로 예측보다 많은 예측을 실행하려면 NUM_PREDICTIONS을 변경하십시오. Java가 JNI를 사용하여 C ++ tensorflow 모델을 호출한다는 사실을 깨닫고 모델을 실행할 때 모델에서 오는 일부 정보 메시지를 볼 수 있습니다.
파이썬으로 모델 생성 및 저장
import tensorflow as tf
# good idea
tf.reset_default_graph()
# DO MODEL STUFF
# Pretrained weighting of 2.0
W = tf.get_variable('w', shape=[], initializer=tf.constant(2.0), dtype=tf.float32)
# Model input x
x = tf.placeholder(tf.float32, name='x')
# Model output y = W*x
y = tf.multiply(W, x, name='y')
# DO SESSION STUFF
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
# SAVE THE MODEL
builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder("/tmp/model" )
builder.add_meta_graph_and_variables(
sess,
[tf.saved_model.tag_constants.SERVING]
)
builder.save()
Java에서 모델을로드하여 사용하십시오.
public static void main( String[] args ) throws IOException
{
// good idea to print the version number, 1.2.0 as of this writing
System.out.println(TensorFlow.version());
final int NUM_PREDICTIONS = 1;
// load the model Bundle
try (SavedModelBundle b = SavedModelBundle.load("/tmp/model", "serve")) {
// create the session from the Bundle
Session sess = b.session();
// create an input Tensor, value = 2.0f
Tensor x = Tensor.create(
new long[] {NUM_PREDICTIONS},
FloatBuffer.wrap( new float[] {2.0f} )
);
// run the model and get the result, 4.0f.
float[] y = sess.runner()
.feed("x", x)
.fetch("y")
.run()
.get(0)
.copyTo(new float[NUM_PREDICTIONS]);
// print out the result.
System.out.println(y[0]);
}
}
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