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org.tensorflow

ビルドを定義したクラスは、セーブ、ロードとTensorFlowモデルを実行します。

警告 :APIは現在、実験的であるとTensorFlowで覆われていないAPIの安定性を保証 。参照README.mdをインストール手順について。

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。それは示しています。

  • グラフ構築:復号するグラフを構築するOperationBuilderクラスを使用しては、JPEG画像のサイズを変更し、正規化します。
  • モデルのロード:事前に訓練を受けたインセプションモデルをロードするためにGraph.importGraphDef()を使用。
  • グラフ実行:グラフを実行し、画像に最適なラベルを見つけるためにセッションを使用。

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 whileループの条件または身体部分グラフを構築するためのbuildSubgraphメソッドをオーバーライドする抽象クラスをインスタンス化するために使用します。
オペランド <T> インターフェイスはTensorFlow操作のオペランドによって実装されています。
操作 実行はテンソルで計算します。
OperationBuilder 以下のためのビルダーOperation秒。

クラス

EagerSession 熱心TensorFlow操作を実行するための環境を提供します。
EagerSession.Options
グラフ TensorFlow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ています。
SavedModelBundle.Loader SavedModelをロードするためのオプション。
サーバ インプロセスTensorFlowサーバ、分散訓練で使用します。
セッション 用ドライバーGraph実行。
Session.Run セッションを実行するときに、出力テンソルとメタデータを取得しました。
Session.Runner ファイル名を指定して実行Operation sおよび評価Tensors
形状 おそらく部分的操作によって生成されるテンソルの形状を知ら。
テンソル <T> その要素は、静的に型付けされた多次元配列はT.によって記載されたタイプのものです
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 私たちは与えられたデバイス上で操作を実行しようとするが、いくつかの入力テンソルは、そのデバイス上にないときに行動する方法を制御します。
EagerSession.ResourceCleanupStrategy 彼らはもはや必要ないときにTensorFlowリソースがクリーンアップされている方法を制御します。

例外

TensorFlowException TensorFlowグラフの実行時にチェックされない例外がスローされました。