Operation
चलाएं और Tensors
मूल्यांकन करें।
एक रनर Tensors
का मूल्यांकन करने के लिए आवश्यक प्रत्येक Operation
को निष्पादित करने के लिए आवश्यक ग्राफ टुकड़े चलाता है। feed(String, int, Tensor)
कॉल कॉलर्स को feed(String, int, Tensor)
को प्रदान किए गए संचालन के आउटपुट के लिए प्रदान किए गए Tensors
को प्रतिस्थापित करके ग्राफ में Tensors
के मूल्य को ओवरराइड करने की अनुमति देता है।
सार्वजनिक निर्माता
धावक () |
सार्वजनिक तरीके
सत्र। रनर | |
सत्र.धावक | |
सत्र.धावक | |
सत्र.धावक | |
सत्र। रनर | |
सत्र। रनर | |
सत्र। रनर | |
सत्र.धावक | |
सत्र। रनर | |
सत्र.धावक | |
सूची< टेंसर <?>> | भागो () सभी अनुरोधित कल्चरों की गणना करने के लिए आवश्यक ग्राफ़ के टुकड़ों को निष्पादित करें। |
सत्र। भागो | runAndFetchMetadata () अनुरोधित फ़ेच की गणना करने और रन के बारे में मेटाडेटा वापस करने के लिए ग्राफ़ अंशों को निष्पादित करें। |
सत्र.धावक | setOptions (बाइट [] विकल्प) (प्रायोगिक विधि): इस रन के लिए विकल्प (आमतौर पर डिबगिंग के लिए) सेट करें। |
विरासत में मिली विधियां
सार्वजनिक निर्माणकर्ता
सार्वजनिक धावक ()
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक Session.Runner addTarget (स्ट्रिंग आपरेशन)
सार्वजनिक Session.Runner addTarget ( ओपेरैंड <?> संकार्य)
सार्वजनिक Session.Runner addTarget ( ऑपरेशन आपरेशन)
फेंकता
अवैध तर्क अपवाद | यदि ऑपरेशन एक GraphOperation नहीं है |
---|
सार्वजनिक Session.Runner फ़ीड ( ओपेरैंड <?> संकार्य, टेन्सर <?> टी)
operand
द्वारा निर्दिष्ट ऑपरेशन को निष्पादित करके संदर्भित टेंसर के बजाय t
उपयोग करें।
सार्वजनिक सत्र। धावक फ़ीड (स्ट्रिंग ऑपरेशन, टेंसर <?> टी)
मूल्य के उत्पादन के लिए operation
और विकल्प t
मूल्यांकन से बचें।
मापदंडों
ऑपरेशन | या तो ऑपरेशन का स्ट्रिंग नाम है, जिस स्थिति में यह विधि feed(operation, 0) लिए शॉर्टहैंड है, या यह ऑपरेशन_नाम: आउटपुट_इंडेक्स फॉर्म की एक स्ट्रिंग है, इस मामले में यह विधि feed(operation_name, output_index) तरह काम करती है। . ये metaGraphDef() -अलग किए गए नाम आमतौर पर SignatureDef प्रोटोकॉल बफर संदेशों में metaGraphDef() किए जाते हैं जो metaGraphDef() में शामिल होते हैं। |
---|
सार्वजनिक सत्र। धावक फ़ीड (स्ट्रिंग ऑपरेशन, इंट इंडेक्स, टेंसर <?> टी)
इसके द्वारा उत्पादित मूल्य के लिए t
को प्रतिस्थापित करके operation
के index
वें आउटपुट का मूल्यांकन करने से बचें।
Graph
में संचालन में कई आउटपुट हो सकते हैं, index
पहचानता है कि किसके लिए t
प्रदान किया जा रहा है।
सार्वजनिक Session.Runner लाने (स्ट्रिंग आपरेशन)
मापदंडों
ऑपरेशन | या तो ऑपरेशन का स्ट्रिंग नाम है, जिस स्थिति में यह विधि fetch(operation, 0) लिए एक आशुलिपि है fetch(operation, 0) , या यह प्रपत्र की एक स्ट्रिंग है Operation_name:output_index , जिस स्थिति में यह विधि fetch(operation_name, output_index) तरह कार्य करती fetch(operation_name, output_index) . ये metaGraphDef() -अलग किए गए नाम आमतौर पर SignatureDef प्रोटोकॉल बफर संदेशों में metaGraphDef() किए जाते हैं जो metaGraphDef() में शामिल होते हैं। |
---|
सार्वजनिक Session.Runner लाना (स्ट्रिंग आपरेशन, पूर्णांक सूचकांक)
सार्वजनिक Session.Runner लाने ( ओपेरैंड <?> संकार्य)
operand
के आउटपुट द्वारा निर्दिष्ट टेंसर को run()
बनाता है।
सार्वजनिक सूची < Tensor <; >> भागो ()
सभी अनुरोधित फ़ेच की गणना करने के लिए आवश्यक ग्राफ़ अंशों को निष्पादित करें।
चेतावनी: कॉलर सभी लौटाए गए Tensors
का स्वामित्व ग्रहण करता है, अर्थात, कॉलर को संसाधनों को खाली करने के लिए लौटाई गई सूची के सभी तत्वों पर close()
को कॉल करना होगा।
TODO(ashankar): यहां वापसी के प्रकार पर फिर से विचार करें। विशेष रूप से दो चीजें: (ए) कॉलर के लिए सफाई करना आसान बनाएं (शायद सत्र टेस्ट.जावा में AutoCloseableList की तरह कुछ लौटाएं), और (बी) मूल्यांकन करें कि वापसी मूल्य एक सूची होना चाहिए, या शायद एक Map<Output, Tensor>
?
TODO(andrewmyers): यह भी अच्छा होगा यदि यहां जो कुछ भी लौटाया जाता है, उससे आउटपुट टेंसर को टाइप-सेफ तरीके से निकालना आसान हो जाता है।
सार्वजनिक Session.Run runAndFetchMetadata ()
अनुरोध किए गए भ्रूणों की गणना करने के लिए ग्राफ़ के टुकड़े निष्पादित करें और रन के बारे में मेटाडेटा वापस करें।
यह बिल्कुल run()
तरह है, लेकिन अनुरोधित टेंसर के अलावा, एक क्रमबद्ध रनमेटाडेटा प्रोटोकॉल बफर के रूप में ग्राफ़ निष्पादन के बारे में मेटाडेटा भी देता है।
सार्वजनिक Session.Runner setOptions (बाइट [] विकल्प)
(प्रायोगिक विधि): इस रन के लिए विकल्प (आमतौर पर डिबगिंग के लिए) सेट करें।
विकल्प एक क्रमबद्ध RunOptions प्रोटोकॉल बफ़र के रूप में प्रस्तुत किए जाते हैं।
org.tensorflow पैकेज किसी भी प्रोटोकॉल बफर निर्भरता से मुक्त है ताकि संसाधन विवश सिस्टम के अनुकूल बने रहें (जहां नैनोप्रोटो जैसा कुछ अधिक उपयुक्त हो सकता है)। इसकी एक लागत इस एपीआई फ़ंक्शन में प्रकार-सुरक्षा की कमी है। इस विकल्प की समीक्षा की जा रही है और इस फ़ंक्शन को किसी भी समय अधिक प्रकार के सुरक्षित समकक्षों द्वारा प्रतिस्थापित किया जा सकता है।