TensorFlow 모델을 빌드, 저장, 로드 및 실행하기 위한 클래스를 정의합니다.
시작하려면 참조 설치 지침을.
LabelImage의 예는 사전 훈련을 사용하여 분류 이미지에이 API의 사용을 보여줍니다 셉션의 아키텍처 길쌈 신경망. 다음을 보여줍니다.
- 그래프 구성: OperationBuilder 클래스를 사용하여 JPEG 이미지를 디코딩, 크기 조정 및 정규화하는 그래프를 구성합니다.
- 모델 로드: Graph.importGraphDef()를 사용하여 사전 훈련된 Inception 모델을 로드합니다.
- 그래프 실행: 세션을 사용하여 그래프를 실행하고 이미지에 가장 적합한 레이블을 찾습니다.
추가 예는에서 찾을 수 있습니다 tensorflow / 자바 GitHub의 저장소.
인터페이스
| 실행환경 | TensorFlow 생성하고 실행하기위한 환경을 정의 Operation 들. |
| Graph.WhileSubgraphBuilder | while 루프에 대한 조건부 또는 본문 하위 그래프를 빌드하기 위해 buildSubgraph 메서드를 재정의하는 추상 클래스를 인스턴스화하는 데 사용됩니다. |
| 피연산자 <T> | TensorFlow 작업의 피연산자로 구현된 인터페이스입니다. |
| 작업 | 텐서에서 계산을 수행합니다. |
| 오퍼레이션빌더 | 대한 빌더 Operation 이야. |
클래스
| 열망하는 세션 | TensorFlow 작업을 열심히 실행하기 위한 환경입니다. |
| EagerSession.Options | |
| 그래프 | TensorFlow 계산을 나타내는 데이터 흐름 그래프입니다. |
| 그래프 작업 | 대한 구현 Operation A와 노드로 추가 Graph . |
| GraphOperationBuilder | OperationBuilder 추가 GraphOperation A와이야 Graph . |
| 출력 <T> | 제조 텐서 심볼릭 핸들 Operation . |
| 저장된 모델 번들 | SavedModelBundle은 스토리지에서 로드된 모델을 나타냅니다. |
| SavedModelBundle.Loader | 저장된 모델을 로드하기 위한 옵션입니다. |
| 섬기는 사람 | 분산 교육에 사용하기 위한 처리 중인 TensorFlow 서버입니다. |
| 세션 | 용 드라이버 Graph 실행. |
| 세션.실행 | 세션을 실행할 때 얻은 출력 텐서 및 메타데이터. |
| 세션.러너 | 실행 Operation 의 및 평가 Tensors . |
| 모양 | 작업에 의해 생성된 텐서의 부분적으로 알려진 모양입니다. |
| 텐서 <T> | 요소가 T에서 설명하는 유형인 정적으로 유형이 지정된 다차원 배열입니다. |
| 텐서플로우 | TensorFlow 런타임을 설명하는 정적 유틸리티 메서드입니다. |
| 텐서 | 만드는 유형 안전 팩토리 메소드 Tensor 개체를. |
열거
| 데이터 형식 | A의 요소의 형태 나타냄 Tensor 열거로서이. |
| EagerSession.DevicePlacementPolicy | 주어진 장치에서 작업을 실행하려고 하지만 일부 입력 텐서가 해당 장치에 없을 때 작동하는 방법을 제어합니다. |
| EagerSession.ResourceCleanupStrategy | TensorFlow 리소스가 더 이상 필요하지 않을 때 정리하는 방법을 제어합니다. |
예외
| 텐서플로우 예외 | TensorFlow 그래프를 실행할 때 확인되지 않은 예외가 발생했습니다. |