Набор данных Tensorflow, созданный в Python, имеет различные значения в Tensorflow Java API (Label Image)

Question

Предыстория: я новичок в Tensorflow и AI и хочу попробовать Tensorflow в среде на основе Java. Обнаруженный Tensorflow имеет Java API и опробовал его, но результаты не похожи на мои реализации Python. Я использовал Maven для своей реализации Java.

Я переобучил набор данных с помощью Tensorflow в Python, следуя учебнику Tensorflow для поэтов .

В среде Tensorflow на основе Python набор данных выводит более или менее правильные значения. Например, если у меня есть изображение автомобиля, и мои варианты классификации - автомобиль, жук или здание; это вывело бы машину.

Но в моем Java-эквиваленте, который я пытался использовать с помощью Tensorflow Java API и Image label demo ; наборы данных, которые я создал ранее, читаемы, но выходные данные полностью отличаются от реализации Python. В отличие от примера с Python, если я брошу автомобиль, он выдаст его как ошибку или здание.

Я пробовал вывод данных на нескольких разных машинах с процессорами и процессорами разных поколений, чтобы посмотреть, повлияет ли это на вывод; но он кажется исключительным для языка / API.

1. Любые идеи относительно того, почему две реализации используют один и тот же набор данных производить совершенно разные выходы?

2. И есть ли способ заставить мою версию Java выводить аналогичные результаты для моего примера Python?

Answer 1

Проблема решена. Очевидно, что построение графа в «тензорном потоке для поэтов» и java «метке изображения» имеют разные размеры при построении / построении графа, отсюда и искаженные результаты, которые я получил. Разница в размерах привела к совершенно разным построенным результатам.

1. Вывод отличается из-за проблемы отображения графика, относящегося к самому изображению. Размеры учебного пособия и образца java были разными.

2. Отрегулируйте размеры по размеру. И то, и другое требует одинакового или одинакового измерения размеров для восстановления графа.