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

開始するには、参照インストール手順を。

LabelImageの例では、事前に訓練使って分類画像に、このAPIを使用することを示していインセプションアーキテクチャ畳み込みニューラルネットワークを。それは次のことを示しています。

  • 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、および正規化するためのグラフを作成します。
  • モデルの読み込み：Graph.importGraphDef（）を使用して、事前にトレーニングされた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。

追加の例はで見つけることができtensorflow / javaのGitHubのリポジトリ。

インターフェース

ExecutionEnvironment TensorFlow作成および実行するための環境を定義Operation秒。
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操作のオペランドによって実装されるインターフェース。
手術テンソルの計算を実行します。
OperationBuilder以下のためのビルダーOperation秒。

クラス

EagerSession TensorFlow操作を熱心に実行するための環境。
EagerSession.Options
グラフTensorFlowの計算を表すデータフローグラフ。
GraphOperation実装Operation 、ノードとして追加Graph 。
GraphOperationBuilder OperationBuilder追加するためのGraphOperationにSをGraph 。
出力<T>生成さテンソルへのシンボリックハンドルOperation 。
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。
セッション用ドライバーGraph実行。
Session.Runセッションの実行時に取得されたテンソルとメタデータを出力します。
Session.Runnerファイル名を指定して実行Operation sおよび評価Tensors 。
形操作によって生成されたテンソルのおそらく部分的に既知の形状。
テンソル<T>要素がTで記述されたタイプの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。
テンソル作成するためのタイプセーフなファクトリメソッドTensorオブジェクトを。

列挙型

データ・タイプ内の要素のタイプ表すTensor列挙として。
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上にない場合の動作を制御します。
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グラフの実行時にスローされるチェックされていない例外。