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org.tensorflow

定義用於構建,保存,加載和執行TensorFlow模型的類。

警告 :該API目前處於實驗階段,TensorFlow API穩定性保證未涵蓋該API 。有關安裝說明,請參見README.md

LabelImage示例演示瞭如何使用此API通過預訓練的Inception體系結構卷積神經網絡對圖像進行分類。它表明:

  • 圖形構造:使用OperationBuilder類構造圖形以解碼,調整大小和標準化JPEG圖像。
  • 模型加載:使用Graph.importGraphDef()加載預訓練的Inception模型。
  • 圖形執行:使用會話執行圖形並找到圖像的最佳標籤。

可以在tensorflow / java GitHub存儲庫中找到其他示例。

介面

執行環境 定義用於創建和執行TensorFlow Operation的環境。
Graph.WhileSubgraphBuilder 用於實例化一個覆蓋buildSubgraph方法的抽像類,以為while循環構建條件子圖或主體子圖。
操作數 <T> 由TensorFlow操作的操作數實現的接口。
操作方式 在張量上執行計算。
OperationBuilder Operation的構建器。

班級

渴望會議 急於執行TensorFlow操作的環境。
EagerSession.Options
圖形 表示TensorFlow計算的數據流程圖。
GraphOperation 為實現Operation加入到一個節點Graph
GraphOperationBuilder 用於將GraphOperation添加到GraphOperationBuilder
輸出 <T> Operation產生的張量的符號句柄。
SavedModelBundle SavedModelBundle表示從存儲加載的模型。
SavedModelBundle.Loader 加載SavedModel的選項。
服務器 進程內TensorFlow服務器,用於分佈式培訓。
屆會 Graph執行驅動程序。
會話運行 執行會話時獲得的輸出張量和元數據。
會話轉輪 運行Operation並評估Tensors
形狀 通過操作產生的張量的可能部分已知的形狀。
張量 <T> 一個靜態類型化的多維數組,其元素為T描述的類型。
TensorFlow 描述TensorFlow運行時的靜態實用程序方法。
張量 用於創建Tensor對象的類型安全的工廠方法。

枚舉

數據類型 Tensor的元素類型表示為枚舉。
EagerSession.DevicePlacementPolicy 控制當我們嘗試在給定設備上運行操作但該設備上沒有某些輸入張量時如何採取行動。
EagerSession.ResourceCleanupStrategy 控制不再需要TensorFlow資源時如何清理它們。

例外情況

TensorFlowException 執行TensorFlow Graph時引發未經檢查的異常。