Halaman ini diterjemahkan oleh Cloud Translation API.
Switch to English

tensorflow :: ClientSession

#include <client_session.h>

Sebuah ClientSession objek memungkinkan pemanggil drive evaluasi grafik TensorFlow dibangun dengan C ++ API.

Ringkasan

Contoh:

Scope root = Scope::NewRootScope();
auto a = Placeholder(root, DT_INT32);
auto c = Add(root, a, {41});

ClientSession session(root);
std::vector outputs;

Status s = session.Run({ {a, {1} } }, {c}, &outputs);
if (!s.ok()) { ... }  

Konstruktor dan Destructors

ClientSession (const Scope & scope, const string & target)
Buat sesi baru untuk mengevaluasi grafik yang terdapat dalam scope dengan menghubungkan ke runtime TensorFlow ditentukan oleh target .
ClientSession (const Scope & scope)
Sama seperti di atas, tetapi menggunakan string kosong ( "") sebagai spesifikasi sasaran.
ClientSession (const Scope & scope, const SessionOptions & session_options)
Buat sesi baru, mengkonfigurasi dengan session_options .
~ClientSession ()

jenis umum

CallableHandle typedef
int64
Sebuah pegangan untuk Graf bagian, dibuat dengan ClientSession::MakeCallable() .
FeedType typedef
std::unordered_map< Output , Input::Initializer , OutputHash >
Sebuah tipe data untuk mewakili feed untuk panggilan Run.

fungsi publik

MakeCallable (const CallableOptions & callable_options, CallableHandle *out_handle)
Status
Menciptakan handle untuk menyerukan subgraph didefinisikan oleh callable_options .
ReleaseCallable ( CallableHandle handle)
Status
Sumber rilis terkait dengan diberikan handle dalam sesi ini.
Run (const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const
Status
Mengevaluasi tensor fetch_outputs .
Run (const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const
Status
Sama seperti di atas, tetapi menggunakan pemetaan di inputs sebagai feed.
Run (const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, const std::vector< Operation > & run_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const
Status
Sama seperti di atas. Selain itu menjalankan operasi ins run_outputs .
Run (const RunOptions & run_options, const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, const std::vector< Operation > & run_outputs, std::vector< Tensor > *outputs, RunMetadata *run_metadata) const
Status
Gunakan run_options untuk mengaktifkan kinerja profiling.
Run (const RunOptions & run_options, const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, const std::vector< Operation > & run_outputs, std::vector< Tensor > *outputs, RunMetadata *run_metadata, const thread::ThreadPoolOptions & threadpool_options) const
Status
Sama seperti di atas.
RunCallable ( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata)
Status
Memanggil Graf dinamai oleh handle dengan opsi yang diberikan dan tensor masukan.
RunCallable ( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata, const thread::ThreadPoolOptions & options)
Status
Memanggil Graf dinamai oleh handle dengan opsi yang diberikan dan tensor masukan.

jenis umum

CallableHandle

int64 CallableHandle

Sebuah pegangan untuk Graf bagian, dibuat dengan ClientSession::MakeCallable() .

FeedType

std::unordered_map< Output , Input::Initializer , OutputHash > FeedType

Sebuah tipe data untuk mewakili feed untuk panggilan Run.

Ini adalah peta Output obyek dikembalikan oleh op-konstruktor dengan nilai untuk memberi makan mereka dengan. Lihat Input::Initializer untuk rincian tentang apa yang dapat digunakan sebagai nilai umpan.

fungsi publik

ClientSession

 ClientSession(
  const Scope & scope,
  const string & target
)

Buat sesi baru untuk mengevaluasi grafik yang terdapat dalam scope dengan menghubungkan ke runtime TensorFlow ditentukan oleh target .

ClientSession

 ClientSession(
  const Scope & scope
)

Sama seperti di atas, tetapi menggunakan string kosong ( "") sebagai spesifikasi sasaran.

ClientSession

 ClientSession(
  const Scope & scope,
  const SessionOptions & session_options
)

Buat sesi baru, mengkonfigurasi dengan session_options .

MakeCallable

Status MakeCallable(
  const CallableOptions & callable_options,
  CallableHandle *out_handle
)

Menciptakan handle untuk menyerukan subgraph didefinisikan oleh callable_options .

CATATAN: API ini masih eksperimental dan dapat berubah.

ReleaseCallable

Status ReleaseCallable(
  CallableHandle handle
)

Sumber rilis terkait dengan diberikan handle dalam sesi ini.

CATATAN: API ini masih eksperimental dan dapat berubah.

Lari

Status Run(
  const std::vector< Output > & fetch_outputs,
  std::vector< Tensor > *outputs
) const 

Mengevaluasi tensor fetch_outputs .

Nilai-nilai dikembalikan sebagai Tensor objek dalam outputs . Jumlah dan ketertiban dari outputs akan cocok fetch_outputs .

Lari

Status Run(
  const FeedType & inputs,
  const std::vector< Output > & fetch_outputs,
  std::vector< Tensor > *outputs
) const 

Sama seperti di atas, tetapi menggunakan pemetaan di inputs sebagai feed.

Lari

Status Run(
  const FeedType & inputs,
  const std::vector< Output > & fetch_outputs,
  const std::vector< Operation > & run_outputs,
  std::vector< Tensor > *outputs
) const 

Sama seperti di atas. Selain itu menjalankan operasi ins run_outputs .

Lari

Status Run(
  const RunOptions & run_options,
  const FeedType & inputs,
  const std::vector< Output > & fetch_outputs,
  const std::vector< Operation > & run_outputs,
  std::vector< Tensor > *outputs,
  RunMetadata *run_metadata
) const 

Gunakan run_options untuk mengaktifkan kinerja profiling.

run_metadata , jika tidak null, diisi dengan hasil profiling.

Lari

Status Run(
  const RunOptions & run_options,
  const FeedType & inputs,
  const std::vector< Output > & fetch_outputs,
  const std::vector< Operation > & run_outputs,
  std::vector< Tensor > *outputs,
  RunMetadata *run_metadata,
  const thread::ThreadPoolOptions & threadpool_options
) const 

Sama seperti di atas.

Selain itu memungkinkan pengguna untuk menyediakan implementasi threadpool kustom melalui ThreadPoolOptions.

RunCallable

Status RunCallable(
  CallableHandle handle,
  const std::vector< Tensor > & feed_tensors,
  std::vector< Tensor > *fetch_tensors,
  RunMetadata *run_metadata
)

Memanggil Graf dinamai oleh handle dengan opsi yang diberikan dan tensor masukan.

Urutan tensor feed_tensors harus sesuai dengan urutan nama dalam CallableOptions::feed() dan urutan tensor fetch_tensors akan cocok dengan urutan nama dalam CallableOptions::fetch() ketika subgraph ini diciptakan. CATATAN: API ini masih eksperimental dan dapat berubah.

RunCallable

Status RunCallable(
  CallableHandle handle,
  const std::vector< Tensor > & feed_tensors,
  std::vector< Tensor > *fetch_tensors,
  RunMetadata *run_metadata,
  const thread::ThreadPoolOptions & options
)

Memanggil Graf dinamai oleh handle dengan opsi yang diberikan dan tensor masukan.

Urutan tensor feed_tensors harus sesuai dengan urutan nama dalam CallableOptions::feed() dan urutan tensor fetch_tensors akan cocok dengan urutan nama dalam CallableOptions::fetch() ketika subgraph ini diciptakan. CATATAN: API ini masih eksperimental dan dapat berubah.

~ ClientSession

 ~ClientSession()