警告:この API は非推奨であり、置き換えが安定した後の TensorFlow の将来のバージョンでは削除される予定です。

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Session.Runner

パブリックファイナルクラスSession.Runner

Operation実行し、 Tensorsを評価しTensors 。

ランナーは、フェッチするTensorsを評価するために必要なすべてのOperationを実行するために必要なグラフフラグメントを実行します。 feed(String, int, Tensor)コールは、発信者の値をオーバーライドすることを可能にするTensors提供代入してグラフでTensorsに提供される操作の出力のためのfeed(String, int, Tensor) 。

パブリックコンストラクター

ランナー（）

パブリックメソッド

Session.Runner	addTarget （文字列操作） `run()` `operation`実行さ`Tensors`ますが、評価された`Tensors`は返しませ`Tensors` 。
Session.Runner	addTarget （オペランド<？>オペランド） `run()` `operand`実行さ`Tensors`ますが、評価された`Tensors`は返しませ`Tensors` 。
Session.Runner	addTarget （操作操作） `run()` `operation`実行さ`Tensors`ますが、評価された`Tensors`は返しませ`Tensors` 。
Session.Runner	フィード（オペランド<？>オペランド、テンソル<？> t） `operand`参照される`operand`を実行して参照されるテンソルの代わりに`t`を使用します。
Session.Runner	フィード（文字列操作、テンソル<？> t） `operation`評価を避け、生成される値を`t`に置き換えます。
Session.Runner	フィード（文字列操作、intインデックス、 Tensor <？> t）生成される値を`t`に置き換えて、 `operation` `index`番目の出力を評価することは避けてください。
Session.Runner	フェッチ（文字列操作） `run()`に`operation`の出力を返すようにします。
Session.Runner	フェッチ（文字列演算、intインデックス） `run()`が`operation` `index`番目の出力を返すようにし`index` 。
Session.Runner	フェッチ（オペランド<？>オペランド） `run()`が`operand`の出力によって参照されるテンソルを返すようにします。
Session.Runner	フェッチ（出力<？>出力） `run()`が`output`によって参照されるTensorを返すようにし`output` 。
リスト<テンソル<？>>	実行（）要求されたすべてのフェッチを計算するために必要なグラフフラグメントを実行します。
Session.Run	runAndFetchMetadata （）グラフフラグメントを実行して、要求されたフェッチを計算し、実行に関するメタデータを返します。
Session.Runner	setOptions （byte [] options）（実験方法）：この実行のオプション（通常はデバッグ用）を設定します。

継承されたメソッド

クラスjava.lang.Objectから

ブール値	等しい（オブジェクトarg0）
最終クラス<？>	getClass （）
int	hashCode （）
最終的な無効	通知（）
最終的な無効	notifyAll （）
ストリング	toString （）
最終的な無効	待機（long arg0、int arg1）
最終的な無効	待つ（長いarg0）
最終的な無効	待つ（）

パブリックコンストラクター

パブリックランナー（）

パブリックメソッド

public Session.Runner addTarget （文字列操作）

run() operation実行さTensorsますが、評価されたTensorsは返しませTensors 。

public Session.Runner addTarget （オペランド<？>オペランド）

run() operand実行さTensorsますが、評価されたTensorsは返しませTensors 。

public Session.Runner addTarget （操作操作）

run() operation実行さTensorsますが、評価されたTensorsは返しませTensors 。

投げる

IllegalArgumentException	操作が`GraphOperation`でない場合

public Session.Runnerフィード（オペランド<？>オペランド、テンソル<？> t）

operand参照されるoperandを実行して参照されるテンソルの代わりにtを使用します。

public Session.Runnerフィード（文字列操作、 Tensor <？> t）

operation評価を避け、生成される値をtに置き換えます。

パラメーター

操作	操作の文字列名（この場合、このメソッドは`feed(operation, 0)`省略形`feed(operation, 0)` 、または`operation_name：output_index`の形式の文字列であり、この場合、このメソッドは`feed(operation_name, output_index)`よう`feed(operation_name, output_index)` 。これらのコロンで区切られた名前は、 `metaGraphDef()`含まれる`SignatureDef`プロトコルバッファメッセージで一般的に使用されます。

public Session.Runnerフィード（文字列操作、intインデックス、 Tensor <？> t）

生成される値をtに置き換えて、 operation index番目の出力を評価することは避けてください。

Graph操作は複数の出力を持つことができ、 indexはどのtが提供されているかを識別します。

public Session.Runner fetch （文字列操作）

run()にoperationの出力を返すようにします。

パラメーター

操作	操作の文字列名（この場合、このメソッドは`fetch(operation, 0)`省略形`fetch(operation, 0)`か、 `operation_name：output_index`の形式の文字列であり、この場合、このメソッドは`fetch(operation_name, output_index)`よう`fetch(operation_name, output_index)` 。これらのコロンで区切られた名前は、 `metaGraphDef()`含まれる`SignatureDef`プロトコルバッファメッセージで一般的に使用されます。

public Session.Runner fetch （文字列操作、intインデックス）

run()がoperation index番目の出力を返すようにしindex 。

Graph操作は複数の出力を持つことができ、 indexはどれを返すかを識別します。

public Session.Runner fetch （オペランド<？>オペランド）

run()がoperandの出力によって参照されるテンソルを返すようにします。

public Session.Runner fetch （出力<？>出力）

run()がoutputによって参照されるTensorを返すようにしoutput 。

public List < Tensor <？>> run （）

要求されたすべてのフェッチを計算するために必要なグラフフラグメントを実行します。

警告：呼び出し元は、返されたすべてのTensors所有権をTensors 。つまり、呼び出し元は、返されたリストのすべての要素でclose()を呼び出して、リソースを解放する必要があります。

TODO（ashankar）：ここで返品タイプを再検討してください。特に2つのこと：（a）呼び出し元がクリーンアップしやすくする（おそらくSessionTest.javaのAutoCloseableListのようなものを返す）、および（b）戻り値がリストであるかMap<Output, Tensor>かを評価するMap<Output, Tensor> ？

TODO（andrewmyers）：ここに返されるものが何であれ、型安全な方法で出力テンソルを抽出しやすくなるとよいでしょう。

public Session.Run runAndFetchMetadata （）

グラフフラグメントを実行して、要求されたフェッチを計算し、実行に関するメタデータを返します。

これはrun()とまったく同じですrun() 、要求されたTensorに加えて、シリアル化されたRunMetadataプロトコルバッファの形式でグラフの実行に関するメタデータも返します。

public Session.Runner setOptions （byte [] options）

（実験方法）：この実行のオプション（通常はデバッグ用）を設定します。

オプションは、シリアル化されたRunOptionsプロトコルバッファとして表示されます。

org.tensorflowパッケージには、リソースに制約のあるシステム（ nanoprotoのようなものがより適切な場合があります）に対応し続けるために、プロトコルバッファーの依存関係がありません。その代償は、このAPI関数の型安全性の欠如です。この選択は検討中であり、この機能はいつでもよりタイプセーフな同等のものに置き換えることができます。