[英]How can i train a Image classifier model with tensorflow in Python and use the trained model in Java application?
[英]Tensorflow : How to use speech recognition model trained in python in java
我按照這篇文章在 python 中訓練了一個 tensorflow 模型。 訓練后,我生成了凍結圖。 現在我需要使用這個圖並在基於JAVA的應用程序上生成識別。 為此,我正在查看以下示例。 但是我不明白是如何收集我的輸出。 我知道我需要為圖表提供 3 個輸入。
從官方教程中給出的示例中,我閱讀了基於 python 的代碼。
def run_graph(wav_data, labels, input_layer_name, output_layer_name,
num_top_predictions):
"""Runs the audio data through the graph and prints predictions."""
with tf.Session() as sess:
# Feed the audio data as input to the graph.
# predictions will contain a two-dimensional array, where one
# dimension represents the input image count, and the other has
# predictions per class
softmax_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name(output_layer_name)
predictions, = sess.run(softmax_tensor, {input_layer_name: wav_data})
# Sort to show labels in order of confidence
top_k = predictions.argsort()[-num_top_predictions:][::-1]
for node_id in top_k:
human_string = labels[node_id]
score = predictions[node_id]
print('%s (score = %.5f)' % (human_string, score))
return 0
有人可以幫我理解tensorflow java api嗎?
您上面列出的 Python 代碼的字面翻譯將是這樣的:
public static float[][] getPredictions(Session sess, byte[] wavData, String inputLayerName, String outputLayerName) {
try (Tensor<String> wavDataTensor = Tensors.create(wavData);
Tensor<Float> predictionsTensor = sess.runner()
.feed(inputLayerName, wavDataTensor)
.fetch(outputLayerName)
.run()
.get(0)
.expect(Float.class)) {
float[][] predictions = new float[(int)predictionsTensor.shape(0)][(int)predictionsTensor.shape(1)];
predictionsTensor.copyTo(predictions);
return predictions;
}
}
返回的predictions
數組將具有每個預測的“置信度”值,您必須運行邏輯來計算其上的“前 K”,類似於 Python 代碼使用 numpy ( .argsort()
)的方式對sess.run()
返回的內容執行此操作。
從對教程頁面和代碼的粗略閱讀來看, predictions
似乎有 1 行和 12 列(每個熱門詞一個)。 我從以下 Python 代碼中得到了這個:
import tensorflow as tf
graph_def = tf.GraphDef()
with open('/tmp/my_frozen_graph.pb', 'rb') as f:
graph_def.ParseFromString(f.read())
output_layer_name = 'labels_softmax:0'
tf.import_graph_def(graph_def, name='')
print(tf.get_default_graph().get_tensor_by_name(output_layer_name).shape)
希望有幫助。
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