Advertencia: esta API está obsoleta y se eliminará en una versión futura de TensorFlow una vez que el reemplazo sea ​​estable.

org.tensorflow

Define clases para crear, guardar, cargar y ejecutar modelos de TensorFlow.

Para empezar, consulte las instrucciones de instalación.

El LabelImage ejemplo demuestra el uso de esta API para imágenes clasificar usando un pre-formados Inception red neuronal convolucional arquitectura. Demuestra:

  • Construcción de gráficos: uso de la clase OperationBuilder para construir un gráfico para decodificar, redimensionar y normalizar una imagen JPEG.
  • Carga del modelo: uso de Graph.importGraphDef () para cargar un modelo Inception previamente entrenado.
  • Ejecución de gráficos: uso de una sesión para ejecutar los gráficos y encontrar la mejor etiqueta para una imagen.

Ejemplos adicionales se pueden encontrar en la tensorflow / java repositorio GitHub.

Interfaces

Entorno de ejecución Define un entorno para la creación y ejecución de TensorFlow Operation s.
Graph.WhileSubgraphBuilder Se utiliza para crear una instancia de una clase abstracta que anula el método buildSubgraph para construir un subgraph condicional o de cuerpo durante un ciclo while.
Operando <T> Interfaz implementada por operandos de una operación de TensorFlow.
Operación Realiza cálculos en tensores.
OperationBuilder Un constructor de Operation es.

Clases

EagerSession Un entorno para ejecutar operaciones de TensorFlow con entusiasmo.
EagerSession.Options
Grafico Un gráfico de flujo de datos que representa un cálculo de TensorFlow.
GraphOperation Aplicación para una Operation añade como un nodo a un Graph .
GraphOperationBuilder Un OperationBuilder para añadir GraphOperation es a un Graph .
Salida <T> Un mango simbólico a un tensor producido por una Operation .
SavedModelBundle SavedModelBundle representa un modelo cargado desde el almacenamiento.
SavedModelBundle.Loader Opciones para cargar un modelo guardado.
Servidor Un servidor TensorFlow en proceso, para usar en entrenamiento distribuido.
Sesión Driver para Graph ejecución.
Session.Run Tensores de salida y metadatos obtenidos al ejecutar una sesión.
Session.Runner Ejecutar Operation s y evaluar Tensors .
Forma La forma posiblemente parcialmente conocida de un tensor producido por una operación.
Tensor <T> Una matriz multidimensional de tipo estático cuyos elementos son del tipo descrito por T.
TensorFlow Métodos de utilidad estáticos que describen el tiempo de ejecución de TensorFlow.
Tensores Métodos de fábrica con seguridad de tipos para la creación Tensor objetos.

Enumeraciones

Tipo de datos Representa el tipo de elementos en una Tensor como una enumeración.
EagerSession.DevicePlacementPolicy Controla cómo actuar cuando intentamos ejecutar una operación en un dispositivo dado, pero algunos tensores de entrada no están en ese dispositivo.
EagerSession.ResourceCleanupStrategy Controla cómo se limpian los recursos de TensorFlow cuando ya no se necesitan.

Excepciones

TensorFlowException Se lanza una excepción sin marcar al ejecutar TensorFlow Graphs.
,
Define clases para crear, guardar, cargar y ejecutar modelos de TensorFlow.

Para empezar, consulte las instrucciones de instalación.

El LabelImage ejemplo demuestra el uso de esta API para imágenes clasificar usando un pre-formados Inception red neuronal convolucional arquitectura. Demuestra:

  • Construcción de gráficos: uso de la clase OperationBuilder para construir un gráfico para decodificar, redimensionar y normalizar una imagen JPEG.
  • Carga del modelo: uso de Graph.importGraphDef () para cargar un modelo Inception previamente entrenado.
  • Ejecución de gráficos: uso de una sesión para ejecutar los gráficos y encontrar la mejor etiqueta para una imagen.

Ejemplos adicionales se pueden encontrar en la tensorflow / java repositorio GitHub.

Interfaces

Entorno de ejecución Define un entorno para la creación y ejecución de TensorFlow Operation s.
Graph.WhileSubgraphBuilder Se utiliza para crear una instancia de una clase abstracta que anula el método buildSubgraph para construir un subgraph condicional o de cuerpo durante un ciclo while.
Operando <T> Interfaz implementada por operandos de una operación de TensorFlow.
Operación Realiza cálculos en tensores.
OperationBuilder Un constructor de Operation es.

Clases

EagerSession Un entorno para ejecutar operaciones de TensorFlow con entusiasmo.
EagerSession.Options
Grafico Un gráfico de flujo de datos que representa un cálculo de TensorFlow.
GraphOperation Aplicación para una Operation añade como un nodo a un Graph .
GraphOperationBuilder Un OperationBuilder para añadir GraphOperation es a un Graph .
Salida <T> Un mango simbólico a un tensor producido por una Operation .
SavedModelBundle SavedModelBundle representa un modelo cargado desde el almacenamiento.
SavedModelBundle.Loader Opciones para cargar un modelo guardado.
Servidor Un servidor TensorFlow en proceso, para usar en entrenamiento distribuido.
Sesión Driver para Graph ejecución.
Session.Run Tensores de salida y metadatos obtenidos al ejecutar una sesión.
Session.Runner Ejecutar Operation s y evaluar Tensors .
Forma La forma posiblemente parcialmente conocida de un tensor producido por una operación.
Tensor <T> Una matriz multidimensional de tipo estático cuyos elementos son del tipo descrito por T.
TensorFlow Métodos de utilidad estáticos que describen el tiempo de ejecución de TensorFlow.
Tensores Métodos de fábrica con seguridad de tipos para la creación Tensor objetos.

Enumeraciones

Tipo de datos Representa el tipo de elementos en una Tensor como una enumeración.
EagerSession.DevicePlacementPolicy Controla cómo actuar cuando intentamos ejecutar una operación en un dispositivo determinado, pero algunos tensores de entrada no están en ese dispositivo.
EagerSession.ResourceCleanupStrategy Controla cómo se limpian los recursos de TensorFlow cuando ya no se necesitan.

Excepciones

TensorFlowException Se lanza una excepción sin marcar al ejecutar TensorFlow Graphs.