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TensorFlow モデルを構築、保存、ロード、実行するクラスを定義します。

警告: API は現在実験段階であり、TensorFlow API の安定性保証の対象になっていません。インストール手順については、 README.md を参照してください。

LabelImage の例では、事前トレーニングされたInceptionアーキテクチャの畳み込みニューラル ネットワークを使用して画像を分類するためのこの API の使用法を示します。それは次のことを示しています。

  • グラフの構築: OperationBuilder クラスを使用してグラフを構築し、JPEG 画像をデコード、サイズ変更、正規化します。
  • モデルの読み込み: Graph.importGraphDef() を使用して、事前トレーニングされた Inception モデルを読み込みます。
  • グラフの実行: セッションを使用してグラフを実行し、画像に最適なラベルを見つけます。

追加の例は、 tensorflow/models GitHub リポジトリにあります。

インターフェース

実行環境TensorFlow Operationを作成および実行するための環境を定義します。
Graph.whileSubgraphBuilder buildSubgraph メソッドをオーバーライドして while ループの条件サブグラフまたは本体サブグラフを構築する抽象クラスをインスタンス化するために使用されます。
オペランド<T extends TType > TensorFlow オペレーションのオペランドによって実装されるインターフェイス。
手術Tensor で計算を実行します。
オペレーションビルダーOperation s のビルダー。
テンソル静的に型指定された多次元配列。

クラス

具体的な関数入力および出力のシグネチャを使用して、単一の関数として呼び出すことができるグラフ。
デバイススペックTensorFlow デバイスの (おそらく部分的な) 仕様を表します。
デバイススペックビルダーDeviceSpecクラスを構築するための Builder クラス。
熱心なセッションTensorFlow オペレーションを積極的に実行するための環境。
EagerSession.Options
グラフTensorFlow 計算を表すデータ フロー グラフ。
グラフ操作Graphにノードとして追加されるOperationの実装。
グラフオペレーションビルダーGraphOperationをGraphに追加するためのOperationBuilder 。
出力<T extends TType > Operationによって生成されるテンソルへのシンボリック ハンドル。
RawTensor JVM から直接アクセスできるデータ空間にメモリがマップされていないテンソル。
保存されたモデルバンドルSavedModelBundle は、ストレージからロードされたモデルを表します。
SavedModelBundle.Exporter SavedModel をエクスポートするためのオプション。
SavedModelBundle.Loader SavedModel をロードするためのオプション。
サーバ分散トレーニングで使用するためのインプロセス TensorFlow サーバー。
セッションGraph実行用のドライバー。
セッション.実行セッションの実行時に取得される出力テンソルとメタデータ。
セッションランナーOperationを実行し、 Tensors評価します。
サイン他の有用なメタデータの中でも、 ConcreteFunctionなどの実行可能エンティティの入力と出力を記述します。
署名.ビルダー新しい関数シグネチャを構築します。
Signature.TensorDescription
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。
TensorMapper <T はTTypeを拡張 > RawTensorのネイティブ メモリを、JVM からアクセス可能な n 次元の型付きデータ空間にマッピングします。

列挙型

デバイス仕様.デバイスタイプ
EagerSession.DevicePlacementPolicy特定のデバイス上で操作を実行しようとしたが、一部の入力テンソルがそのデバイス上にない場合にどのように動作するかを制御します。
ExecutionEnvironment.Types