경고 : 이 API는 더 이상 사용되지 않으며 교체 가 안정된 후 TensorFlow의 향후 버전에서 제거됩니다.

Session.Runner

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공개 최종 수업 Session.Runner

실행 Operation 의 및 평가 Tensors .

Runner는 페치 할 Tensors 를 평가하는 데 필요한 모든 Operation 을 실행하기 위해 필요한 그래프 조각을 실행합니다. feed(String, int, Tensor) 호출을 사용하면 호출자가 feed(String, int, Tensor) 제공된 작업의 출력을 제공된 Tensors 로 대체하여 그래프의 Tensors 값을 재정의 할 수 있습니다.

공개 생성자

러너 ()

공개 방법

Session.Runner
addTarget (문자열 연산)
만들기 run() 실행 operation 하지만, 어떤 평가를 반환하지 Tensors .
Session.Runner
addTarget ( 피연산자 <?> 피연산자)
run() operand 실행하지만 평가 된 Tensors 반환하지 않습니다.
Session.Runner
addTarget ( 오퍼레이션 오퍼레이션)
run() operation 실행하지만 평가 된 Tensors 반환하지 않습니다.
Session.Runner
피드 ( 오퍼랜드 <?> 피연산자 텐서 <?> t)
operand 참조하는 연산을 실행하여 참조하는 Tensor 대신 t 를 사용하십시오.
Session.Runner
피드 (문자열 연산, Tensor <?> t)
operation 평가하지 말고 t 를 생성하는 값으로 대체하십시오.
Session.Runner
피드 (문자열 연산, 정수 인덱스, 텐서 <?> t)
t 를 생성하는 값으로 대체하여 index 번째 operation 출력을 평가하지 마십시오.
Session.Runner
fetch (문자열 연산)
run()operation 의 출력을 반환하도록 operation .
Session.Runner
fetch (문자열 연산, 정수 인덱스)
run()operationindex 번째 출력을 반환합니다.
Session.Runner
fetch ( 피연산자 <?> 피연산자)
run()operand 의 출력이 참조하는 Tensor를 반환하도록합니다.
Session.Runner
페치 ( 출력 <?> 출력)
run()output 참조하는 Tensor를 반환합니다.
목록 < Tensor <? >>
실행 ()
요청 된 모든 가져 오기를 계산하는 데 필요한 그래프 조각을 실행합니다.
Session.Run
runAndFetchMetadata ()
그래프 조각을 실행하여 요청 된 가져 오기를 계산하고 실행에 대한 메타 데이터를 반환합니다.
Session.Runner
setOptions (byte [] 옵션)
(실험 방법) :이 실행에 대한 옵션 (일반적으로 디버깅 용)을 설정합니다.

상속 된 메서드

공개 생성자

퍼블릭 러너 ()

공개 방법

public Session.Runner addTarget (문자열 연산)

run() operation 실행하지만 평가 된 Tensors 반환하지 않습니다.

public Session.Runner addTarget ( 피연산자 <?> 피연산자)

run() operand 실행하지만 평가 된 Tensors 반환하지 않습니다.

public Session.Runner addTarget ( 작업 작업)

run() operation 실행하지만 평가 된 Tensors 반환하지 않습니다.

던짐
IllegalArgumentException 작업이 GraphOperation 이 아닌 경우

공개 Session.Runner 피드 ( 피연산자 <?> 피연산자, Tensor <?> t)

operand 참조하는 연산을 실행하여 참조하는 Tensor 대신 t 를 사용하십시오.

공개 Session.Runner 피드 (문자열 작업, Tensor <?> t)

operation 평가하지 말고 t 를 생성하는 값으로 대체하십시오.

매개 변수
조작 작업의 문자열 이름 (이 경우이 메서드는 feed(operation, 0) 의 축약 형 feed(operation, 0) 이거나 operation_name : output_index 형식의 문자열입니다.이 경우이 메서드는 feed(operation_name, output_index) 처럼 feed(operation_name, output_index) . 이러한 콜론으로 구분 된 이름은 metaGraphDef() 포함 된 SignatureDef 프로토콜 버퍼 메시지에서 일반적으로 사용됩니다.

공개 Session.Runner 피드 (문자열 작업, 정수 인덱스, Tensor <?> t)

t 를 생성하는 값으로 대체하여 index 번째 operation 출력을 평가하지 마십시오.

Graph 연산은 여러 출력을 가질 수 있으며 index 는 어떤 t 가 제공되는지 식별합니다.

공개 Session.Runner 가져 오기 (문자열 작업)

run()operation 의 출력을 반환하도록 operation .

매개 변수
조작 작업의 문자열 이름 (이 경우이 메서드는 fetch(operation, 0) 의 축약 형 fetch(operation, 0) 이거나, operation_name : output_index 형식의 문자열이며,이 경우이 메서드는 fetch(operation_name, output_index) 처럼 fetch(operation_name, output_index) . 이러한 콜론으로 구분 된 이름은 metaGraphDef() 포함 된 SignatureDef 프로토콜 버퍼 메시지에서 일반적으로 사용됩니다.

public Session.Runner fetch (문자열 연산, 정수 인덱스)

run()operationindex 번째 출력을 반환합니다.

Graph 연산은 여러 출력을 가질 수 있으며 index 은 반환 할 출력을 식별합니다.

공개 Session.Runner은 페치 ( 오퍼랜드 <?> 피연산자)

run()operand 의 출력이 참조하는 Tensor를 반환하도록합니다.

public Session.Runner fetch ( 출력 <?> 출력)

run()output 참조하는 Tensor를 반환합니다.

공개 목록 < Tensor <? >> run ()

요청 된 모든 가져 오기를 계산하는 데 필요한 그래프 조각을 실행합니다.

경고 : 호출자는 반환 된 모든 Tensors 소유권을 가정합니다. 즉, 호출자는 반환 된 목록의 모든 요소에서 close() 를 호출하여 리소스를 확보해야합니다.

TODO (ashankar) : 여기서 반환 유형을 재고합니다. 특히 두 가지 사항 : (a) 호출자가 정리하기 쉽게 (아마도 SessionTest.java에서 AutoCloseableList와 같은 것을 반환), (b) 반환 값이 목록인지 아니면 Map<Output, Tensor> 인지 평가합니다. Map<Output, Tensor> ?

TODO (andrewmyers) : 여기에 반환되는 것이 무엇이든 형식이 안전한 방식으로 출력 텐서를 쉽게 추출 할 수 있다면 좋을 것입니다.

public Session.Run runAndFetchMetadata ()

그래프 조각을 실행하여 요청 된 가져 오기를 계산하고 실행에 대한 메타 데이터를 반환합니다.

이것은 run() 과 똑같지 만 요청 된 Tensor 외에도 직렬화 된 RunMetadata 프로토콜 버퍼 의 형태로 그래프 실행에 대한 메타 데이터를 반환합니다.

public Session.Runner setOptions (byte [] 옵션)

(실험 방법) :이 실행에 대한 옵션 (일반적으로 디버깅 용)을 설정합니다.

옵션은 직렬화 된 RunOptions 프로토콜 버퍼로 제공 됩니다.

org.tensorflow 패키지 (같은 곳 제한된 시스템 자원에 친화적 유지하기 위해 모든 프로토콜 버퍼 종속성이없는 nanoproto이 더 적합 할 수있다). 그 비용은이 API 함수의 유형 안전성 부족입니다. 이 선택은 검토 중이며이 함수는 언제든지보다 형식에 안전한 등가물로 대체 될 수 있습니다.