Далее - у тебя там довольно классическая проблема, что модель - не собственно модель, а ""и швец, и жнец, и на дуде игрец"
Она и считается, и читает какие-то куски из файла, к кторому как-то хитро читает путь
Это делает крайне сложным изменение твоего кода
Если завтра кому-то понадобится данные не читать с диска, а к примеру получать REST-вызовом или парсить из XML стандартной библиотекой - ему придется переделывать весь твой код
IO, Input-Output, он же - ввод-вывод должен быть вообще отдельным
По-простому - в классах типа ModelLoader, InputsLoader, WeightsLoader
После чего ты должна звать метод типа (классы условно называю, но думаю ты поймешь, что к чему)
NeuralNetwork network = new NeuarlNetwork(ModelLoader.load("model.txt"), WightsLoader.load("weights.txt"))
double[] reuslt = network.calculate(InputsLoader.load("inputs.txt")
Далее - у тебя там довольно классическая проблема, что модель - не собственно модель, а ""и швец, и жнец, и на дуде игрец"
Она и считается, и читает какие-то куски из файла, к кторому как-то хитро читает путь
Это делает крайне сложным изменение твоего кода
Если завтра кому-то понадобится данные не читать с диска, а к примеру получать REST-вызовом или парсить из XML стандартной библиотекой - ему придется переделывать весь твой код
IO, Input-Output, он же - ввод-вывод должен быть вообще отдельным
По-простому - в классах типа ModelLoader, InputsLoader, WeightsLoader
После чего ты должна звать метод типа (классы условно называю, но думаю ты поймешь, что к чему)
NeuralNetwork network = new NeuarlNetwork(ModelLoader.load("model.txt"), WightsLoader.load("weights.txt"))
double[] reuslt = network.calculate(InputsLoader.load("inputs.txt")