Java 有人知道如何提取tensorflow DNN累加器模型并手动评估吗？

我试图在java实时上下文中使用DNNRegressor模型，不幸的是，这需要一个无垃圾的实现。看起来tensorflow light并没有提供无GC的实现。阻力最小的路径是提取权重并手动重新实现NN。是否有人尝试过从回归模型中提取权重并手动实现回归，如果有，您能描述一下任何陷阱吗

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谢谢

我不太确定你的结论

阻力最小的路径是提取权重并手动重新实现NN

事实上是这样的。在我看来，你想在Android移动应用程序中使用经过培训的模型。我个人对此不太了解，但我相信有一些有效的方法可以做到这一点

但是，假设您确实需要提取权重，有多种方法可以做到这一点

一种直接的方法是使用Tensorflows低级API实现您想要的确切网络，而不是使用罐装

DNNRegressor

类（顺便说一句，该类已被弃用）。这听起来可能有点不必要的复杂，但实际上很容易，而且好处是你可以完全控制

获取所有可训练变量的一般方法是使用Tensorflows方法

或者也许可以帮助你

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就陷阱而言，我真的不相信有任何陷阱。在一天结束的时候，你只是储存了一堆浮子。您可能应该确保使用适当的文件格式（如hdf5）和足够的浮点精度。

tf.estimator.DNNRegressor是否已弃用？不，对不起，这是对的。我不知道他们只是移动了它并保留了相同的名称，我个人目前不使用高级API。不幸的是，tensorflow light（android移动方式）仍然会产生垃圾，不适合实时java。事实证明，使用您提供的链接提取权重和偏差并在Java中重新实现无垃圾版本是非常直接的。谢谢你的帮助！