Google I/O एक लपेट है! TensorFlow सत्रों पर पकड़ बनाएं सत्र देखें

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TensorFlow मॉडल बनाने, सहेजने, लोड करने और निष्पादित करने के लिए कक्षाओं को परिभाषित करता है।

चेतावनी: एपीआई वर्तमान में प्रयोगात्मक है और TensorFlow में शामिल नहीं है एपीआई स्थिरता की गारंटी देता है । देखें README.md स्थापना के निर्देश के लिए।

LabelImage उदाहरण एक पूर्व प्रशिक्षित का उपयोग कर वर्गीकृत छवियों को यह API के उपयोग को दर्शाता है इंसेप्शन वास्तुकला convolutional तंत्रिका नेटवर्क। यह दर्शाता है:

  • ग्राफ निर्माण: जेपीईजी छवि को डीकोड, आकार बदलने और सामान्य करने के लिए ग्राफ बनाने के लिए ऑपरेशनबिल्डर क्लास का उपयोग करना।
  • मॉडल लोडिंग: पूर्व-प्रशिक्षित इंसेप्शन मॉडल को लोड करने के लिए Graph.importGraphDef () का उपयोग करना।
  • ग्राफ़ निष्पादन: ग्राफ़ निष्पादित करने के लिए सत्र का उपयोग करना और छवि के लिए सर्वोत्तम लेबल ढूंढना।

अतिरिक्त उदाहरण में पाया जा सकता tensorflow / मॉडल GitHub भंडार।

इंटरफेस

निष्पादन पर्यावरण बनाने और क्रियान्वित करने TensorFlow के लिए एक वातावरण को परिभाषित करता है Operation रों।
ग्राफ़.जबकि सबग्राफबिल्डर एक अमूर्त वर्ग को तत्काल करने के लिए प्रयुक्त होता है जो एक सशर्त या बॉडी सबग्राफ को थोड़ी देर के लिए बनाने के लिए बिल्डसबग्राफ विधि को ओवरराइड करता है।
संकार्य <टी फैली TType > TensorFlow ऑपरेशन के ऑपरेंड द्वारा कार्यान्वित इंटरफ़ेस।
कार्यवाही Tensors पर गणना करता है।
ऑपरेशन बिल्डर के लिए एक बिल्डर Operation है।
टेन्सर एक सांख्यिकीय रूप से टाइप की गई बहु-आयामी सरणी।

कक्षाओं

कंक्रीट फंक्शन एक ग्राफ जिसे एक इनपुट और आउटपुट हस्ताक्षर के साथ एकल फ़ंक्शन के रूप में लागू किया जा सकता है।
डिवाइसस्पेक TensorFlow डिवाइस के लिए एक (संभवतः आंशिक) विनिर्देश का प्रतिनिधित्व करता है।
डिवाइसस्पेक.बिल्डर के निर्माण के लिए एक बिल्डर वर्ग DeviceSpec वर्ग।
उत्सुक सत्र TensorFlow संचालन को उत्सुकता से निष्पादित करने के लिए एक वातावरण।
उत्सुक सत्र। विकल्प
ग्राफ़ एक डेटा प्रवाह ग्राफ जो एक TensorFlow गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
ग्राफऑपरेशन एक के लिए कार्यान्वयन Operation एक करने के लिए एक नोड के रूप में जोड़ा Graph
ग्राफऑपरेशनबिल्डर एक OperationBuilder जोड़ने के लिए GraphOperation एक करने के लिए एस Graph
आउटपुट <टी फैली TType > एक टेन्सर एक द्वारा उत्पादित करने के लिए एक प्रतीकात्मक संभाल Operation
रॉटेंसर एक टेंसर जिसकी मेमोरी को JVM से सीधे एक्सेस किए जाने वाले डेटा स्पेस में मैप नहीं किया गया है।
सहेजा गयामॉडलबंडल SavedModelBundle स्टोरेज से लोड किए गए मॉडल का प्रतिनिधित्व करता है।
SavedModelBundle.Exporter सहेजे गए मॉडल को निर्यात करने के विकल्प।
SavedModelBundle.Loader सहेजे गए मॉडल को लोड करने के विकल्प।
सर्वर वितरित प्रशिक्षण में उपयोग के लिए एक इन-प्रोसेस TensorFlow सर्वर।
सत्र के लिए चालक Graph निष्पादन।
सत्र। भागो सत्र निष्पादित करते समय प्राप्त आउटपुट टेंसर और मेटाडेटा।
सत्र.धावक भागो Operation और मूल्यांकन Tensors
हस्ताक्षर इस तरह के एक के रूप में इनपुट और, एक निष्पादन योग्य इकाई के आउटपुट का वर्णन ConcreteFunction , अन्य उपयोगी मेटाडाटा के बीच में।
सिग्नेचर.बिल्डर एक नया फ़ंक्शन हस्ताक्षर बनाता है।
हस्ताक्षर। टेंसर विवरण
टेंसरफ्लो TensorFlow रनटाइम का वर्णन करने वाली स्थैतिक उपयोगिता विधियाँ।
TensorMapper <टी फैली TType > मैप्स एक के मूल स्मृति RawTensor एक n आयामी लिखे गए डेटा JVM से सुलभ अंतरिक्ष के लिए।

Enums

डिवाइसस्पेक।डिवाइस टाइप
EagerSession.DevicePlacementPolicy नियंत्रित करता है कि कैसे कार्य करना है जब हम किसी दिए गए डिवाइस पर एक ऑपरेशन चलाने का प्रयास करते हैं लेकिन कुछ इनपुट टेंसर उस डिवाइस पर नहीं होते हैं।
निष्पादन पर्यावरण। प्रकार