tensorflow java 예제

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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. 평면 벡터는 텐서의 가장 간단한 설정입니다. 위에서 보았듯이 일반 벡터와 매우 유사하며 벡터 공간에서 자신을 발견하는 유일한 차이점이 있습니다. 이를 더 잘 이해하려면 2 X 1인 벡터가 있는 예제부터 살펴보겠습니다.

즉, 벡터는 한 번에 두 쌍을 이루는 실제 숫자 집합에 속합니다. 또는 다르게 명시되어 있는 두 공간의 일부입니다. 이러한 경우 좌표(x,y) 평면의 벡터를 화살표 또는 광선으로 나타낼 수 있습니다. 텐서플로우 자바 프로그램을 실행하려면 JVM이 libtensorflow.jar 및 추출된 JNI 라이브러리에 액세스해야 합니다. 소스 파일(src/main/java/HelloTensorFlow.java): 세션에 작업에 할당된 GPU 또는 CPU 장치를 기록해야 합니다. 그런 다음 각 작업에 대해 세션에서 사용되는 장치를 정보를 얻을 수 있습니다. 예를 들어 장치 배치에 소프트 제약 조건을 사용하는 경우 다음 구성 세션을 사용할 수 있습니다. 우리는 텐서 플로우 종속성이 필요합니다 :이 예제는 있는 대로 제공되며 공식 텐서 플로우 자바 JNI 래퍼 및 여기에서 사용할 수있는 예제를 기반으로합니다. 최근 실제 예제에서는 이미지 처리 패키지 Fiji(ImageJ)에서 현미경 이미지 품질을 평가하기 위해 이 API를 사용합니다. 예를 들어 구성 요소의 합계로 한 벡터를 표현하는 것에 대해 이야기할 때, 그 합계가 주어진 벡터인 두 개 이상의 벡터인 구성 요소 벡터에 대해 이야기하는 것을 볼 수 있습니다. LabelImage 예제에서는 미리 학습된 Inception 아키텍처 컨볼루션 신경망을 사용하여 이미지를 분류하는 데 이 API를 사용하는 방법을 보여 줍니다. k-near 이웃 알고리즘은 `k`를 값으로 정의해야 합니다.

예를 들어 k=3인 경우 모든 학습 데이터에서 새 인스턴스의 거리를 계산하고 가장 가까운 3개의 점을 표시합니다. 가장 가까운 세 점이 동일한 패밀리에 속하는 경우 식별된 패밀리에 새 점을 쉽게 할당할 수 있습니다.