ধ্রুবক
স্ট্রিং | DEFAULT_NAME |
পাবলিক পদ্ধতি
উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি
বুলিয়ান | সমান (অবজেক্ট arg0) |
চূড়ান্ত ক্লাস<?> | getClass () |
int | হ্যাশকোড () |
চূড়ান্ত শূন্যতা | অবহিত করুন () |
চূড়ান্ত শূন্যতা | সকলকে অবহিত করুন () |
স্ট্রিং | toString () |
চূড়ান্ত শূন্যতা | অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0, int arg1) |
চূড়ান্ত শূন্যতা | অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0) |
চূড়ান্ত শূন্যতা | অপেক্ষা করুন () |
বিমূর্ত মৃত্যুদন্ড পরিবেশ | env () এই অপারেটিং সিস্টেম তৈরি করা হয়েছিল সেই এক্সিকিউশন এনভায়রনমেন্ট ফিরিয়ে দিন। |
বিমূর্ত অপারেশন |
ধ্রুবক
সর্বজনীন স্ট্যাটিক চূড়ান্ত স্ট্রিং DEFAULT_NAME
পাবলিক পদ্ধতি
পাবলিক স্ট্যাটিক ইনিট তৈরি করুন ( স্কোপ স্কোপ)
একটি গ্রাফের সমস্ত ইনিশিয়ালাইজার নির্বাহ করে একটি অপারেশন তৈরি করার কারখানার পদ্ধতি।
tf.initAdd
এর মাধ্যমে একটি গ্রাফে যোগ করা সমস্ত ইনিশিয়ালাইজারকে গ্রাফে গণনার একক একক হিসাবে একত্রিত করা হয়। এই অপারেশনটি অবশ্যই এক বা একাধিক variables
ব্যবহার করে যেকোনো গ্রাফে যোগ করতে হবে এবং গ্রাফটি চালানোর আগে একবার কার্যকর করতে হবে যাতে ভেরিয়েবল স্টেটগুলি সঠিকভাবে শুরু হয়।
যখন গ্রাফটি একই প্রক্রিয়া দ্বারা তৈরি করা হয় যা সেশনটি চালাচ্ছে, তখন এই একক এন্ডপয়েন্টটি কার্যকর করার মাধ্যমে ইনিশিয়ালাইজারদের আহ্বান করা যেতে পারে। যেমন:
try (Graph g = new Graph()) {
Variable<TInt32> x = tf.variable(tf.constant(10)); // initAdd is called implicitly
Variable<TInt32> y = tf.variable(tf.constant(20)); // idem
Add<TInt32> z = tf.math.add(x, y);
try (Session s = new Session(g)) {
s.run(tf.init()); // initialize all variables
try (TInt32 t = (TInt32)s.runner().fetch(z).run().get(0)) {
assertEquals(30, t.data().getInt());
}
}
}
যখন গ্রাফটি একটি পৃথক প্রক্রিয়া দ্বারা তৈরি করা হয়, তখন ইনিশিয়ালাইজারগুলিকে init op চালানোর মাধ্যমে এটির নামে ডাকা যেতে পারে, যা ডিফল্ট DEFAULT_NAME
। যেমন:
// Building the model
try (Graph g = new Graph()) {
Variable<TInt32> x = tf.variable(tf.constant(10)); // initAdd is called implicitly
Variable<TInt32> y = tf.variable(tf.constant(20)); // idem
Add<TInt32> z = tf.withName("z").math.add(x, y);
tf.init(); // add variables initializers to the graph, as Init.DEFAULT_NAME
// ...exporting graph as a saved model...
...
// Running the model
try (SavedModelBundle model = SavedModelBundle.load("/path/to/model", "train")) {
model.session().run(Init.DEFAULT_NAME);
try (TInt32 t = (TInt32)s.runner().fetch("z").run().get(0)) {
assertEquals(30, t.data().getInt());
}
}
}
পরামিতি
সুযোগ | বর্তমান সুযোগ |
---|
রিটার্নস
- গ্রাফে যোগ করা সমস্ত ইনিশিয়ালাইজারের একটি অপ গ্রুপিং
নিক্ষেপ করে
অবৈধ আর্গুমেন্ট ব্যতিক্রম | যদি কর্মক্ষেত্রে কার্যকর করার পরিবেশ একটি গ্রাফ না হয় |
---|