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TensorFlowモデルを構築、保存、読み込み、実行するためのクラスを定義します。

警告:APIは現在、実験的であるとTensorFlowで覆われていないAPIの安定性を保証。参照README.mdをインストール手順について。

LabelImageの例では、事前に訓練使って分類画像に、このAPIを使用することを示していインセプションアーキテクチャ畳み込みニューラルネットワークを。それは次のことを示しています。

  • グラフの作成:OperationBuilderクラスを使用して、JPEG画像をデコード、サイズ変更、および正規化するためのグラフを作成します。
  • モデルのロード:Graph.importGraphDef()を使用して、事前にトレーニングされたInceptionモデルをロードします。
  • 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。

追加の例はで見つけることができtensorflow /モデルGitHubのリポジトリ。

インターフェース

ExecutionEnvironment TensorFlow作成および実行するための環境を定義Operation秒。
Graph.WhileSubgraphBuilder buildSubgraphメソッドをオーバーライドしてwhileループの条件付きサブグラフまたは本体サブグラフを作成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が延びTTYPEを> TensorFlow操作のオペランドによって実装されるインターフェース。
手術テンソルの計算を実行します。
OperationBuilder以下のためのビルダーOperation秒。
テンソル静的に型付けされた多次元配列。

クラス

ConcreteFunction入力署名と出力署名を使用して、単一の関数として呼び出すことができるグラフ。
DeviceSpec TensorFlowデバイスの(おそらく部分的な)仕様を表します。
DeviceSpec.Builder構築するためのAビルダークラスDeviceSpecクラスを。
EagerSession TensorFlow操作を熱心に実行するための環境。
EagerSession.Options
グラフTensorFlowの計算を表すデータフローグラフ。
GraphOperation実装Operation 、ノードとして追加Graph
GraphOperationBuilder OperationBuilder追加するためのGraphOperationにSをGraph
出力<Tが延びTTYPEを>生成さテンソルへのシンボリックハンドルOperation
RawTensor JVMから直接アクセス可能なデータスペースにメモリがマップされていないテンソル。
SavedModelBundle 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。
セッション用ドライバーGraph実行。
Session.Runセッションの実行時に取得されたテンソルとメタデータを出力します。
Session.Runnerファイル名を指定して実行Operation sおよび評価Tensors
サイン以下のような、実行可能なエンティティの入力および出力を記述するConcreteFunction他の有用なメタデータのうち、。
Signature.Builder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が延びTTYPEを>地図のネイティブメモリRawTensor JVMからアクセスn次元型付きデータ空間へ。

列挙型

DeviceSpec.DeviceType
EagerSession.DevicePlacementPolicy特定のデバイス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の動作を制御します。
ExecutionEnvironment.Types