私はgithubの問題として既に質問しましたが、ここにリダイレクトされました。私はexampleを作成し、Pythonで訓練したモデルをJavaコードにインポートし、予測に使用するのを見てきました。しかし、実際に何が起こっていたのかを理解するには、特にthis blockとGraphBuilderのクラス宣言をの行156-207の間で理解していました。誰かに説明をしてもらえますか？Tensorflow Java API - 洗練された例
また、私はJava APIがまだ構築中であることを知っています。
のJavaにモデルをインポートして、実装モデル
に研修を行い、研修：しかし、私はそれを含めて可能であるならば、いくつかのより洗練された例を参照することが可能である場合に興味がありますTensorflowを使用してJavaでモデルを一から評価、保存、ロードする
誰もこのような例を持ち、それを共有してもよろしいですか？
ありがとうございました！
乾杯、
ピーター
もし画像が他TensorFlowグラフ（開始）に供給することができるように画像を「正規化」するTensorFlowグラフを生成するために尖っコードブロック。これは、Pythonで、このようなものの等価物を達成することである：TensorFlow動作を実行するためのPython関数（などtf.cast、tf.image.decode_jpeg等）の
image = tf.cast(tf.image.decode_jpeg(input, channels = 3), tf.float32)
batch = tf.expand_dims(image, 0);
resized = tf.image.resize_bilinear(dims_expander, [input_height, input_width])
normalized = tf.divide(tf.subtract(resized, [input_mean]), [input_std])
多くはTensorFlowオペアンプ定義から生成されます。しかし、このような生成された関数はまだJava APIには存在しないため、低レベルのプリミティブから演算を構築する必要があります。これはGraphBuilderクラスが行っている処理です。
希望に役立ちます。
あなたの他の質問はあまりにも広すぎますので、ここで回答する方法は不明です。