Я хочу использовать тензор потока сохраненной модели, который использовал модель tf.keras (h5) и прогнозировать значения в java.
Я обнаружил, что есть Java-API для тензорного потока, поэтому я попытался использовать его.Если он не использует модель keras, то можно было запустить модель.Тем не менее сохраненная модель работает, но не получает правильного вывода.Этот код на python будет содержать модель, которая уже обучена, и использовать ее для прогнозирования значений.Я не уверен, что реализация верна, но метод прогнозирования работает.
Я хочу использовать эту модель в Java и прогнозировать значения.Я пытался использовать модель keras в java с использованием библиотеки deeplearning4j, но были некоторые конфликты версий, также пытался сохранить это как сохраненную модель tenorflow, но не знал, как предсказать значения.
with tf.Session(graph=K.get_session().graph) as session:
mystr = tf.Variable([['', ], ], dtype=tf.string,name='x')
x = tf.Variable([[1, ], ], dtype=tf.float32)
mystr=texts #arrays of texts
tokens = tokenizer.texts_to_sequences(texts)
x= pad_sequences(tokens, maxlen=max_tokens,padding=pad, truncating=pad)
model = keras.models.load_model('my_model1.h5')
print(model.summary())
l=model.predict(x)
session.run(tf.global_variables_initializer())
session.run(tf.local_variables_initializer())