java实现0-9识别
时间: 2023-12-13 21:05:41 浏览: 29
好的,以下是一个简单的0-9数字识别的 Java 代码实现,使用的是 TensorFlow 机器学习库:
```java
import org.tensorflow.Graph;
import org.tensorflow.Session;
import org.tensorflow.Tensor;
import org.tensorflow.TensorFlow;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.List;
public class DigitRecognition {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 读取模型文件
byte[] graphDef = Files.readAllBytes(Paths.get("model.pb"));
// 加载 TensorFlow 计算图
Graph graph = new Graph();
graph.importGraphDef(graphDef);
// 创建 TensorFlow 会话
Session session = new Session(graph);
// 加载测试数据
List<String> lines = Files.readAllLines(Paths.get("test.csv"));
float[][] input = new float[lines.size()][784];
for (int i = 0; i < lines.size(); i++) {
String[] values = lines.get(i).split(",");
for (int j = 0; j < values.length; j++) {
input[i][j] = Float.parseFloat(values[j]) / 255.0f;
}
}
// 构造输入 Tensor
Tensor<Float> inputTensor = Tensor.create(input);
// 运行模型
Tensor<Float> outputTensor = session.runner()
.feed("input", inputTensor)
.fetch("output")
.run()
.get(0)
.expect(Float.class);
// 解析输出 Tensor
float[][] output = new float[lines.size()][10];
outputTensor.copyTo(output);
// 输出预测结果
for (int i = 0; i < lines.size(); i++) {
int prediction = 0;
float maxProbability = 0.0f;
for (int j = 0; j < 10; j++) {
if (output[i][j] > maxProbability) {
prediction = j;
maxProbability = output[i][j];
}
}
System.out.println("第 " + (i+1) + " 个样本的预测结果为:" + prediction);
}
// 关闭 TensorFlow 会话
session.close();
}
}
```
这个代码使用了一个预训练的 TensorFlow 模型文件(`model.pb`),并加载了测试数据文件(`test.csv`)。代码首先读取模型文件并加载 TensorFlow 计算图,然后创建 TensorFlow 会话。接下来,将测试数据转换成输入 Tensor,并使用 `session.runner()` 运行模型,将输入 Tensor 提供给模型,并获取输出 Tensor。最后,解析输出 Tensor,找到每个样本的最大概率值和对应的预测结果,并输出预测结果。