텐서 플로우 java 예제

위의 코드 줄에 사용된 별칭은 일종의 규칙입니다 – 한편으로는 데이터 과학 프로젝트에서 TensorFlow를 사용하는 다른 개발자와 일관성을 유지하고 oth의 오픈 소스 TensorFlow 프로젝트를 사용하는 데 사용됩니다. 어 손. 위에서 표현한 것과 마찬가지로 Tensors는 상당히 복잡한 데이터의 n차원을 저장하고 처리하도록 최적화된 n차원 배열입니다. 텐서의 각 차원은 기계 학습의 기능으로 간주될 수 있습니다. 이는 단순히 데이터 집합에 더 많은 특성이 있으며, 더 많은 차원및 복잡한 특성이 텐서가 나타내는 것을 의미합니다. 텐서플로우 자바 API에는 파이썬 API와 기능 패리티가 없습니다. Java API는 미리 학습된 모델을 사용하여 추론하고 단일 Java 프로세스에서 미리 정의된 모델을 학습하는 데 가장 적합합니다. 아직 수행하지 않은 경우 기존 별칭 tf에서 텐서플로를 작업 공간으로 가져옵니다. 그런 다음 Graph()를 통해 그래프를 초기화할 수 있습니다. 이 함수를 사용하여 계산을 정의합니다. 그래프에서는 값을 보유하지 않으므로 아무 것도 계산하지 않습니다. 나중에 실행하려는 작업을 정의합니다.

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. 텐서플로우는 JNI(자바 네이티브 인터페이스)를 통해 JDK와 함께 사용할 수 있습니다. 파이썬의 Tensorflow를 사용하여 모델을 공급하고 학습할 수 있지만 Tensorflow 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. 우리가 추론 할 수 있듯이, TensorFlow실제로 해결되기를 기다리는 문제가 있는 곳이면 어디서나 사용할 수 있는 것처럼 들립니다.

사실, 그게 다야. TensorFlow는 패턴, 인식, 분석 작업을 원하는 모든 곳에서 사용할 수 있으며 커뮤니티 지원을 통해 제품을 시장에 출시하는 데 도움이 될 수 있습니다. 많은 프로덕션 수준 배포 시스템이 존재하며, 알고리즘과 같은 클라우드에서 실행되는 TensorFlow 프로그램을 지원합니다.

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