Definiuje klasy do budowania, zapisywania, ładowania i wykonywania modeli TensorFlow.
Aby rozpocząć, zapoznaj się z instrukcją instalacji.
LabelImage przykład demonstruje użycie tego API do klasyfikacji obrazów przy użyciu wstępnie przeszkolony Incepcja architektura splotowego sieci neuronowej. To demonstruje:
- Konstrukcja wykresu: użycie klasy OperationBuilder do skonstruowania wykresu w celu dekodowania, zmiany rozmiaru i normalizacji obrazu JPEG.
- Ładowanie modelu: używanie Graph.importGraphDef() do ładowania wstępnie wytrenowanego modelu Incepcji.
- Wykonanie wykresu: użycie sesji do wykonania wykresów i znalezienia najlepszej etykiety dla obrazu.
Dodatkowe przykłady można znaleźć w tensorflow / JAVA GitHub repozytorium.
Interfejsy
| WykonanieŚrodowisko | Definiuje środowisko do tworzenia i wykonywania TensorFlow Operation s. |
| Graph.WhileSubgraphBuilder | Służy do tworzenia instancji klasy abstrakcyjnej, która zastępuje metodę buildSubgraph w celu zbudowania podwykresu warunkowego lub treści dla pętli while. |
| Operand <T> | Interfejs zaimplementowany przez operandy operacji TensorFlow. |
| Operacja | Wykonuje obliczenia na tensorach. |
| OperationBuilder | Konstruktor dla Operation s. |
Klasy
| Sesja Chętna | Środowisko do gorliwego wykonywania operacji TensorFlow. |
| EagerSession.Opcje | |
| Wykres | Wykres przepływu danych reprezentujący obliczenia TensorFlow. |
| WykresOperacja | Implementacja w Operation dodawana jako węzła do Graph . |
| GraphOperationBuilder | OperationBuilder dodawania GraphOperation y na Graph . |
| Wyjście <T> | Symbolicznym uchwyt do tensora produkowanego przez Operation . |
| Zapisano zestaw modeli | SavedModelBundle reprezentuje model załadowany z magazynu. |
| SavedModelBundle.Loader | Opcje ładowania SavedModel. |
| serwer | Serwer TensorFlow w procesie do użytku w szkoleniach rozproszonych. |
| Sesja | Sterownik dla Graph wykonania. |
| Sesja.Uruchom | Tensory wyjściowe i metadane uzyskane podczas wykonywania sesji. |
| Biegacz sesji | Run Operation s i oceniać Tensors . |
| Kształt | Ewentualnie częściowo znany kształt tensora wytworzony podczas operacji. |
| Tensor <T> | Wielowymiarowa tablica o typie statycznym, której elementy są typu opisanego przez T. |
| Przepływ Tensora | Statyczne metody użytkowe opisujące środowisko wykonawcze TensorFlow. |
| Tensory | Rodzaj bezpieczne metody fabryki do tworzenia Tensor obiektów. |
Wyliczenia
| Typ danych | Reprezentuje typ elementów w Tensor jak wyliczenia. |
| EagerSession.DevicePlacement Policy | Kontroluje sposób działania, gdy próbujemy uruchomić operację na danym urządzeniu, ale niektórych tensorów wejściowych nie ma na tym urządzeniu. |
| EagerSession.ResourceCleanupStrategy | Kontroluje sposób czyszczenia zasobów TensorFlow, gdy nie są już potrzebne. |
Wyjątki
| TensorFlowException | Niesprawdzony wyjątek zgłoszony podczas wykonywania wykresów TensorFlow. |
Definiuje klasy do budowania, zapisywania, ładowania i wykonywania modeli TensorFlow.
Aby rozpocząć, zapoznaj się z instrukcją instalacji.
LabelImage przykład demonstruje użycie tego API do klasyfikacji obrazów przy użyciu wstępnie przeszkolony Incepcja architektura splotowego sieci neuronowej. To demonstruje:
- Konstrukcja wykresu: użycie klasy OperationBuilder do skonstruowania wykresu w celu dekodowania, zmiany rozmiaru i normalizacji obrazu JPEG.
- Ładowanie modelu: używanie Graph.importGraphDef() do ładowania wstępnie wytrenowanego modelu Incepcji.
- Wykonanie wykresu: użycie sesji do wykonania wykresów i znalezienia najlepszej etykiety dla obrazu.
Dodatkowe przykłady można znaleźć w tensorflow / JAVA GitHub repozytorium.
Interfejsy
| WykonanieŚrodowisko | Definiuje środowisko do tworzenia i wykonywania TensorFlow Operation s. |
| Graph.WhileSubgraphBuilder | Służy do tworzenia instancji klasy abstrakcyjnej, która zastępuje metodę buildSubgraph w celu zbudowania podwykresu warunkowego lub treści dla pętli while. |
| Operand <T> | Interfejs zaimplementowany przez operandy operacji TensorFlow. |
| Operacja | Wykonuje obliczenia na tensorach. |
| OperationBuilder | Konstruktor dla Operation s. |
Klasy
| Sesja Chętna | Środowisko do gorliwego wykonywania operacji TensorFlow. |
| EagerSession.Opcje | |
| Wykres | Wykres przepływu danych reprezentujący obliczenia TensorFlow. |
| WykresOperacja | Implementacja w Operation dodawana jako węzła do Graph . |
| GraphOperationBuilder | OperationBuilder dodawania GraphOperation y na Graph . |
| Wyjście <T> | Symbolicznym uchwyt do tensora produkowanego przez Operation . |
| Zapisano zestaw modeli | SavedModelBundle reprezentuje model załadowany z magazynu. |
| SavedModelBundle.Loader | Opcje ładowania SavedModel. |
| serwer | Serwer TensorFlow w procesie do użytku w szkoleniach rozproszonych. |
| Sesja | Sterownik dla Graph wykonania. |
| Sesja.Uruchom | Tensory wyjściowe i metadane uzyskane podczas wykonywania sesji. |
| Biegacz sesji | Run Operation s i oceniać Tensors . |
| Kształt | Ewentualnie częściowo znany kształt tensora wytworzony podczas operacji. |
| Tensor <T> | Wielowymiarowa tablica o typie statycznym, której elementy są typu opisanego przez T. |
| Przepływ Tensora | Statyczne metody użytkowe opisujące środowisko wykonawcze TensorFlow. |
| Tensory | Rodzaj bezpieczne metody fabryki do tworzenia Tensor obiektów. |
Wyliczenia
| Typ danych | Reprezentuje typ elementów w Tensor jak wyliczenia. |
| EagerSession.DevicePlacement Policy | Kontroluje sposób działania, gdy próbujemy uruchomić operację na danym urządzeniu, ale niektórych tensorów wejściowych nie ma na tym urządzeniu. |
| EagerSession.ResourceCleanupStrategy | Kontroluje sposób czyszczenia zasobów TensorFlow, gdy nie są już potrzebne. |
Wyjątki
| TensorFlowException | Niesprawdzony wyjątek zgłoszony podczas wykonywania wykresów TensorFlow. |