我已經將問題作爲github問題提出，但被重定向到此處。我已經看到example用於導入用Python導入和導入到Java代碼中並用於預測的模型。然而，我在理解實際發生的事情時遇到了一些問題，特別是在this block和GraphBuilder類別聲明之間行156-207。有人可以給他們一些解釋嗎？Tensorflow Java API - 複雜的示例
此外，我知道Java API仍在建設中。不過，我有興趣，如果有可能看到一些更復雜的例子，如果可能的話，包括：
導入模型轉換爲Java，然後在模型上
進行培訓實施，培訓，用Tensorflow在Java中從頭開始評估，保存和加載模型
有沒有人有這樣的例子，願意分享嗎？
謝謝你的幫助！
乾杯，
彼得
你指向的代碼塊來生成TensorFlow圖形爲「正常化」的圖像，使得圖像可以被送入另一個TensorFlow圖（開始）。它實現的是這樣相當於在Python：
image = tf.cast(tf.image.decode_jpeg(input, channels = 3), tf.float32)
batch = tf.expand_dims(image, 0);
resized = tf.image.resize_bilinear(dims_expander, [input_height, input_width])
normalized = tf.divide(tf.subtract(resized, [input_mean]), [input_std])
許多用於執行TensorFlow操作Python函數（如tf.cast，tf.image.decode_jpeg等）從TensorFlow運定義生成。但是，這些生成的函數在Java API中還不存在，所以操作必須從較低級別的基元構造而來，這就是類正在做的事情。
希望有所幫助。
您的其他問題似乎太寬泛，所以不知道如何在這裏回答它們。