tensorflow java

// TensorFlow Java 示例代码：加载模型并进行预测

import org.tensorflow.Tensor;
import org.tensorflow.Graph;
import org.tensorflow.Session;
import org.tensorflow.ndarray.NdArrays;
import org.tensorflow.ndarray.Shape;
import org.tensorflow.types.TFloat32;

public class TensorFlowJavaExample {

    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个新的计算图
        try (Graph graph = new Graph()) {
            // 将已保存的 TensorFlow 模型加载到图中
            graph.importGraphDef(loadGraphDef());

            // 创建一个会话来运行图中的操作
            try (Session session = new Session(graph)) {
                // 准备输入数据
                float[][] input = {{1.0f, 2.0f}, {3.0f, 4.0f}};
                Tensor<TFloat32> inputTensor = TFloat32.tensorOf(Shape.of(2, 2), NdArrays.asBuffer(input));

                // 运行会话，获取输出
                Tensor resultTensor = session.runner()
                        .feed("input", inputTensor)
                        .fetch("output")
                        .run().get(0);

                // 打印结果
                System.out.println(resultTensor.data().asFloats().toArray());
            }
        }
    }

    // 加载已保存的 TensorFlow 模型的 GraphDef
    private static byte[] loadGraphDef() {
        // 实际应用中应从文件或资源中读取 GraphDef 数据
        return "your_graph_def_data".getBytes();
    }
}

解释说明：

1. 导入必要的包：首先导入了 TensorFlow Java API 中的相关类。
2. 创建计算图：使用 Graph 类创建一个新的计算图，并通过 importGraphDef 方法加载已保存的 TensorFlow 模型。
3. 创建会话：使用 Session 类创建一个会话来运行图中的操作。
4. 准备输入数据：将输入数据转换为 Tensor 对象，这里是二维浮点数组。
5. 运行会话：通过 session.runner() 方法指定输入和输出节点，并运行会话获取结果。
6. 打印结果：将输出的 Tensor 转换为 Java 数组并打印出来。

注意：loadGraphDef 方法中的实现是示例代码，实际应用中需要根据具体情况从文件或资源中读取 GraphDef 数据。