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org.tensorflow

TensorFlowモデルを構築、保存、読み込み、実行するクラスを定義します。

警告 :APIは現在実験段階であり、TensorFlow APIの安定性保証の対象ではありませ 。インストール手順については、 README.mdを参照してください。

LabelImageの例は、このAPIを使用して、事前トレーニング済みのInceptionアーキテクチャの畳み込みニューラルネットワークを使用して画像を分類する方法を示しています。それは示しています:

  • グラフの作成:OperationBuilderクラスを使用して、JPEG画像をデコード、サイズ変更、正規化するグラフを作成します。
  • モデルの読み込み:Graph.importGraphDef()を使用して事前トレーニング済みのInceptionモデルを読み込みます。
  • グラフの実行:セッションを使用してグラフを実行し、画像に最適なラベルを見つけます。

その他の例は、 tensorflow / java GitHubリポジトリにあります。

インターフェース

実行環境 TensorFlow Operationを作成および実行するための環境を定義します。
Graph.WhileSubgraphBuilder buildSubgraphメソッドをオーバーライドして、whileループの条件付きサブグラフまたは本体サブグラフを作成する抽象クラスをインスタンス化するために使用されます。
オペランド <T> TensorFlow演算のオペランドによって実装されるインターフェース。
操作 テンソルで計算を実行します。
OperationBuilder Operationのビルダー。

クラス

EagerSession TensorFlowオペレーションを熱心に実行するための環境。
EagerSession.Options
グラフ TensorFlow計算を表すデータフローグラフ。
GraphOperation ノードとしてGraph追加されたOperation実装。
GraphOperationBuilder GraphOperationGraph追加するためのOperationBuilder
出力 <T> Operationによって生成されたテンソルのシンボリックハンドル。
SavedModelBundle SavedModelBundleは、ストレージからロードされたモデルを表します。
SavedModelBundle.Loader SavedModelをロードするためのオプション。
サーバ 分散トレーニングで使用するためのインプロセスTensorFlowサーバー。
セッション Graph実行用のドライバー。
Session.Run セッションの実行時に取得したテンソルとメタデータを出力します。
Session.Runner Operation実行してTensorsを評価しTensors
形状 操作によって生成された、おそらく部分的に既知のテンソルの形状。
テンソル <T> 要素がTによって記述される型である静的に型付けされた多次元配列。
TensorFlow TensorFlowランタイムを記述する静的ユーティリティメソッド。
テンソル Tensorオブジェクトを作成するためのタイプセーフなファクトリメソッド。

列挙型

データ・タイプ Tensorの要素のタイプを列挙型として表します。
EagerSession.DevicePlacementPolicy 特定のデバイスで操作を実行しようとしたが、一部の入力テンソルがそのデバイスにない場合の動作方法を制御します。
EagerSession.ResourceCleanupStrategy TensorFlowリソースが不要になったときにクリーンアップする方法を制御します。

例外

TensorFlowException TensorFlowグラフを実行すると、チェックされない例外がスローされます。