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TensorFlow 모델을 빌드, 저장, 로드 및 실행하기 위한 클래스를 정의합니다.

경고 : API는 현재 실험하고 TensorFlow이 적용되지 않는 API 안정성을 보장합니다 . 참조 README.md를 설치 지침.

LabelImage의 예는 사전 훈련을 사용하여 분류 이미지에이 API의 사용을 보여줍니다 셉션의 아키텍처 길쌈 신경망. 다음을 보여줍니다.

  • 그래프 구성: OperationBuilder 클래스를 사용하여 JPEG 이미지를 디코딩, 크기 조정 및 정규화하는 그래프를 구성합니다.
  • 모델 로드: Graph.importGraphDef()를 사용하여 사전 훈련된 Inception 모델을 로드합니다.
  • 그래프 실행: 세션을 사용하여 그래프를 실행하고 이미지에 가장 적합한 레이블을 찾습니다.

추가 예는에서 찾을 수 있습니다 tensorflow / 모델 GitHub의 저장소.

인터페이스

실행환경 TensorFlow 생성하고 실행하기위한 환경을 정의 Operation 들.
Graph.WhileSubgraphBuilder while 루프에 대한 조건부 또는 본문 하위 그래프를 빌드하기 위해 buildSubgraph 메서드를 재정의하는 추상 클래스를 인스턴스화하는 데 사용됩니다.
오퍼랜드 <T는 연장 TType를 > TensorFlow 작업의 피연산자로 구현된 인터페이스입니다.
작업 텐서에서 계산을 수행합니다.
오퍼레이션빌더 대한 빌더 Operation 이야.
텐서 정적으로 형식화된 다차원 배열입니다.

클래스

콘크리트 기능 입력 및 출력 서명이 있는 단일 함수로 호출할 수 있는 그래프입니다.
장치 사양 TensorFlow 장치에 대한 (부분적일 수 있는) 사양을 나타냅니다.
DeviceSpec.Builder 구축을위한 빌더 클래스 DeviceSpec 클래스를.
열망하는 세션 TensorFlow 작업을 열심히 실행하기 위한 환경입니다.
EagerSession.Options
그래프 TensorFlow 계산을 나타내는 데이터 흐름 그래프입니다.
그래프 작업 대한 구현 Operation A와 노드로 추가 Graph .
GraphOperationBuilder OperationBuilder 추가 GraphOperation A와이야 Graph .
출력 <T는 연장 TType를 > 제조 텐서 심볼릭 핸들 Operation .
원시텐서 JVM에서 직접 액세스할 수 있는 데이터 공간에 메모리가 매핑되지 않은 텐서입니다.
저장된 모델 번들 SavedModelBundle은 스토리지에서 로드된 모델을 나타냅니다.
SavedModelBundle.Exporter 저장된 모델을 내보내기 위한 옵션입니다.
SavedModelBundle.Loader 저장된 모델을 로드하기 위한 옵션입니다.
섬기는 사람 분산 교육에 사용하기 위한 처리 중인 TensorFlow 서버입니다.
세션 용 드라이버 Graph 실행.
세션.실행 세션을 실행할 때 얻은 출력 텐서 및 메타데이터.
세션.러너 실행 Operation 의 및 평가 Tensors .
서명 예로서 실행 엔티티의 입력 및 출력, 설명 ConcreteFunction 다른 유용한 메타 데이터 사이를.
서명.빌더 새 함수 서명을 작성합니다.
서명.텐서설명
텐서플로우 TensorFlow 런타임을 설명하는 정적 유틸리티 메서드입니다.
TensorMapper <T는 연장 TType를 > 지도 a의 기본 메모리 RawTensor 은 JVM에서 액세스 할 수있는 N 차원 입력 된 데이터 공간에.

열거

DeviceSpec.DeviceType
EagerSession.DevicePlacementPolicy 주어진 장치에서 작업을 실행하려고 하지만 일부 입력 텐서가 해당 장치에 없을 때 작동하는 방법을 제어합니다.
ExecutionEnvironment.Types