我试图在Java实时上下文中使用DNNRegressor模型，不幸的是，这需要无垃圾的实现。看起来不像TensorFlow-Light提供免费的GC实现。阻力最小的路径是提取权重并手动重新实现NN。是否有人尝试从回归模型中提取权重并手动实施回归，如果可以，您可以描述任何陷阱？
谢谢！
我不确定您的结论
阻力最小的路径是提取重量并手动重新实现NN。
实际上是正确的。在我看来，您想在Android移动应用程序中使用训练有素的模型。我个人对此并不了解，但是我敢肯定有有效的方法可以做到这一点。
但是，假设您实际上需要提取权重，则有多种方法可以做到这一点。
直接做到这一点的方法是实现您想要使用TensorFlow的确切网络，而不是使用CAND DNNRegressor类(已弃用的BTW。(。这听起来可能不必要地复杂，但实际上很容易，并且您可以完全控制您的好处。
获取所有可训练变量的一般方法是使用TensorFlows trainable_variables方法。
或这可能对您有所帮助。
在陷阱方面，我真的不相信有。归根结底，您只是存储一堆浮标。您可能应该确保使用适当的文件格式，例如HDF5和足够的浮点精度。