Init

ชั้นเรียนสุดท้าย สาธารณะ เริ่มต้น

ค่าคงที่

สตริง DEFAULT_NAME

วิธีการสาธารณะ

โมฆะคงที่
เพิ่ม (ขอบเขต ขอบเขต , เครื่องมือเริ่มต้น Op )
ลงทะเบียน op เป็นตัวเริ่มต้นของกราฟ
เริ่มต้นแบบคงที่
สร้าง (ขอบเขต ขอบเขต )
วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างการดำเนินการที่เรียกใช้งานตัวเริ่มต้นทั้งหมดของกราฟ

วิธีการสืบทอด

org.tensorflow.op.RawOp
บูลีนสุดท้าย
เท่ากับ (วัตถุ obj)
int สุดท้าย
การดำเนินการ
สหกรณ์ ()
ส่งกลับหน่วยการคำนวณนี้เป็นการ Operation เดียว
สตริงสุดท้าย
บูลีน
เท่ากับ (วัตถุ arg0)
คลาสสุดท้าย<?>
รับคลาส ()
ภายใน
แฮชโค้ด ()
โมฆะสุดท้าย
แจ้ง ()
โมฆะสุดท้าย
แจ้งทั้งหมด ()
สตริง
toString ()
โมฆะสุดท้าย
รอสักครู่ (ยาว arg0, int arg1)
โมฆะสุดท้าย
รอ (ยาว arg0)
โมฆะสุดท้าย
รอ ()
org.tensorflow.op.Op
บทคัดย่อ ExecutionEnvironment
สิ่งแวดล้อม ()
ส่งคืนสภาพแวดล้อมการดำเนินการที่ op นี้ถูกสร้างขึ้น
การดำเนินการ ที่เป็นนามธรรม
สหกรณ์ ()
ส่งกลับหน่วยการคำนวณนี้เป็นการ Operation เดียว

ค่าคงที่

สตริงสุดท้ายแบบคงที่สาธารณะ DEFAULT_NAME

ค่าคงที่: "init"

วิธีการสาธารณะ

การเพิ่ม โมฆะคงที่สาธารณะ (ขอบเขต ขอบเขต , ตัวเริ่มต้น Op )

ลงทะเบียน op เป็นตัวเริ่มต้นของกราฟ

ตัวเริ่มต้นที่ลงทะเบียนแล้วจะถูกจัดกลุ่มเป็นหน่วยการคำนวณเดียวโดยการเพิ่มและดำเนินการการดำเนินการ init จากเซสชันกราฟ นี่เป็นสิ่งที่ไม่ต้องดำเนินการหากดำเนินการในเซสชันที่กระตือรือร้น

ดูเพิ่มเติม

การสร้าง Init แบบคงที่สาธารณะ (ขอบเขต ขอบเขต )

วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างการดำเนินการที่เรียกใช้งานตัวเริ่มต้นทั้งหมดของกราฟ

ตัวเริ่มต้นทั้งหมดที่เพิ่มลงในกราฟผ่าน tf.initAdd จะถูกจัดกลุ่มเข้าด้วยกันเป็นหน่วยการคำนวณเดียวในกราฟ จากนั้นจะต้องเพิ่มการดำเนินการนี้ลงในกราฟใดๆ โดยใช้ variables ตั้งแต่หนึ่งตัวขึ้นไป และดำเนินการหนึ่งครั้งก่อนที่จะรันกราฟ เพื่อให้สถานะของตัวแปรเริ่มต้นได้อย่างเหมาะสม

เมื่อกราฟถูกสร้างขึ้นโดยกระบวนการเดียวกันกับที่กำลังรันเซสชัน ตัวเริ่มต้นสามารถเรียกใช้ได้โดยการดำเนินการจุดสิ้นสุดเดียวนี้ ตัวอย่างเช่น:

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());
     
   }
 }
 }

เมื่อกราฟถูกสร้างขึ้นโดยกระบวนการที่แยกจากกัน คุณสามารถเรียกใช้ตัวเริ่มต้นได้โดยการเรียกใช้ init op ตามชื่อ ซึ่งมีค่าเริ่มต้นเป็น DEFAULT_NAME ตัวอย่างเช่น:

// 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());
   }
 }
 }

พารามิเตอร์
ขอบเขต ขอบเขตปัจจุบัน
การส่งคืน
  • op จัดกลุ่มตัวเริ่มต้นทั้งหมดที่เพิ่มลงในกราฟ
ขว้าง
ข้อยกเว้นอาร์กิวเมนต์ที่ผิดกฎหมาย หากสภาพแวดล้อมการดำเนินการในขอบเขตไม่ใช่กราฟ