Session.Runner

パブリック最終クラスSession.Runner

Operationを実行し、 Tensors評価します。

ランナーは、フェッチするTensorsを評価するために必要なすべてのOperationを実行するために必要なグラフ フラグメントを実行します。 feed(String, int, Tensor)呼び出しを使用すると、呼び出し元はfeed(String, int, Tensor)に提供された操作の出力を提供されたTensorsに置き換えることで、グラフ内のTensorsの値をオーバーライドできます。

パブリックコンストラクター

パブリックメソッド

セッションランナー
addTarget (文字列操作)
run()operationを実行しますが、評価されたTensorsは返されません。
セッションランナー
addTarget (オペランド<?> オペランド)
run()operandを実行しますが、評価されたTensors返さないようにします。
セッションランナー
addTarget (操作操作)
run()operationを実行しますが、評価されたTensorsは返されません。
セッションランナー
feed (オペランド<?> オペランド、テンソル<?> t)
operandで参照される操作を実行することで参照される Tensor の代わりにt使用します。
セッションランナー
feed (文字列操作、 Tensor <?> t)
operationの評価を避け、演算によって生成される値をtに置き換えます。
セッションランナー
feed (文字列操作、int インデックス、 Tensor <?> t)
生成される値をtに置き換えることにより、 operationindex番目の出力を評価することは避けてください。
セッションランナー
fetch (文字列操作)
run() operationの出力を返すようにします。
セッションランナー
fetch (文字列操作、int インデックス)
run()が、 operationindex番目の出力を返すようにします。
セッションランナー
fetch (オペランド<?> オペランド)
run()operandの出力によって参照される Tensor を返すようにします。
セッションランナー
fetch (出力<?> 出力)
run()が、 outputによって参照される Tensor を返すようにします。
リスト<テンソル<?>>
走る()
要求されたすべてのフェッチを計算するために必要なグラフ フラグメントを実行します。
セッション.実行
runAndFetchMetadata ()
グラフ フラグメントを実行して、要求されたフェッチを計算し、実行に関するメタデータを返します。
セッションランナー
setOptions (byte[] オプション)
(実験的方法): この実行のオプション (通常はデバッグ用) を設定します。

継承されたメソッド

パブリックコンストラクター

パブリックランナー()

パブリックメソッド

public Session.Runner addTarget (文字列操作)

run()operationを実行しますが、評価されたTensorsは返されません。

パラメーター
手術

public Session.Runner addTarget (オペランド<?> オペランド)

run()operandを実行しますが、評価されたTensors返さないようにします。

パラメーター
オペランド

public Session.Runner addTarget ( Operation操作)

run()operationを実行しますが、評価されたTensorsは返されません。

パラメーター
手術
投げる
IllegalArgumentException操作がGraphOperationではない場合

public Session.Runnerフィード(オペランド<?> オペランド、 Tensor <?> t)

operandで参照される操作を実行することで参照される Tensor の代わりにt使用します。

パラメーター
オペランド
t

public Session.Runnerフィード(文字列操作、 Tensor <?> t)

operationの評価を避け、演算によって生成される値をtに置き換えます。

パラメーター
手術操作の文字列名 (この場合、このメソッドはfeed(operation, 0)の短縮形です。または、それは、operation_name:output_index形式の文字列です。この場合、このメソッドはfeed(operation_name, output_index)のように動作します。 。これらのコロンで区切られた名前は、 SavedModelBundle.metaGraphDef()に含まれるSignatureDefプロトコル バッファ メッセージで一般的に使用されます。
t

public Session.Runnerフィード(文字列操作、int インデックス、 Tensor <?> t)

生成される値をtに置き換えることにより、 operationindex番目の出力を評価することは避けてください。

Graph内の操作は複数の出力を持つことができ、 indexどのtに対して提供されているかを識別します。

パラメーター
手術
索引
t

public Session.Runner fetch (文字列操作)

run() operationの出力を返すようにします。

パラメーター
手術操作の文字列名 (この場合、このメソッドはfetch(operation, 0)の短縮形です。または、それは、operation_name:output_index形式の文字列です。この場合、このメソッドはfetch(operation_name, output_index)のように動作します。 。これらのコロンで区切られた名前は、 SavedModelBundle.metaGraphDef()に含まれるSignatureDefプロトコル バッファ メッセージで一般的に使用されます。

public Session.Runner fetch (文字列操作、int インデックス)

run()が、 operationindex番目の出力を返すようにします。

Graph内の操作には複数の出力を含めることができ、 indexどれを返すかを識別します。

パラメーター
手術
索引

public Session.Runner fetch (オペランド<?> オペランド)

run()operandの出力によって参照される Tensor を返すようにします。

パラメーター
オペランド

public Session.Runner fetch (出力<?> 出力)

run()が、 outputによって参照される Tensor を返すようにします。

パラメーター
出力

public List< Tensor <?>> run ()

要求されたすべてのフェッチを計算するために必要なグラフ フラグメントを実行します。

警告:呼び出し元は、返されたすべてのTensorsの所有権を想定します。つまり、呼び出し元は、リソースを解放するために、返されたリストのすべての要素に対してTensor.close()を呼び出す必要があります。

TODO(ahankar): ここで戻り値の型を再検討してください。特に 2 つのこと: (a) 呼び出し側のクリーンアップを容易にする (おそらく、SessionTest.java の AutoCloseableList のようなものを返す)、(b) 戻り値がリストであるべきか、それともMap&lt;Output, Tensor&gt;あるべきかを評価するMap&lt;Output, Tensor&gt; ?

TODO(andrewmyers): ここで返されるものによって、型安全な方法で出力テンソルを簡単に抽出できるようになれば良いですね。

public Session.Run runAndFetchMetadata ()

グラフ フラグメントを実行して、要求されたフェッチを計算し、実行に関するメタデータを返します。

これはrun()とまったく同じですが、要求された Tensor に加えて、グラフ実行に関するメタデータもシリアル化されたRunMetadata プロトコル バッファーの形式で返します。

public Session.Runner setOptions (byte[] オプション)

(実験的方法): この実行のオプション (通常はデバッグ用) を設定します。

オプションは、シリアル化されたRunOptions プロトコル バッファーとして表示されます。

org.tensorflow パッケージには、リソースに制約のあるシステム ( nanoprotoのようなものがより適切である可能性があります) に優しいままにするために、プロトコル バッファーの依存関係がありません。その代償として、この API 関数には型安全性が欠如しています。この選択は検討中であり、この関数はいつでも、よりタイプセーフな同等の関数に置き換えられる可能性があります。

パラメーター
オプション