Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.

dòng chảy :: ClientSession

#include <client_session.h>

Đối tượng ClientSession cho phép người gọi điều khiển việc đánh giá đồ thị TensorFlow được xây dựng bằng C ++ API.

Bản tóm tắt

Ví dụ:

Scope root = Scope::NewRootScope();
auto a = Placeholder(root, DT_INT32);
auto c = Add(root, a, {41});

ClientSession session(root);
std::vector outputs;

Status s = session.Run({ {a, {1}} }, {c}, &outputs);
if (!s.ok()) { ... }  

Người xây dựng và Người phá hủy

ClientSession (const Scope & scope, const string & target)
Tạo một phiên mới để đánh giá biểu đồ có trong scope bằng cách kết nối với thời gian chạy TensorFlow được chỉ định bởi target .
ClientSession (const Scope & scope)
Tương tự như trên, nhưng sử dụng chuỗi trống ("") làm đặc tả mục tiêu.
ClientSession (const Scope & scope, const SessionOptions & session_options)
Tạo một phiên mới, định cấu hình nó bằng session_options .
~ClientSession ()

Các loại công khai

CallableHandle typedef
int64
Một xử lý cho một đồ thị con, được tạo bằng ClientSession::MakeCallable() .
FeedType typedef
std::unordered_map< Output , Input::Initializer , OutputHash >
Một kiểu dữ liệu để biểu thị nguồn cấp dữ liệu cho một cuộc gọi Chạy.

Chức năng công cộng

MakeCallable (const CallableOptions & callable_options, CallableHandle *out_handle)
Tạo một handle để gọi biểu đồ con được xác định bởi callable_options .
ReleaseCallable ( CallableHandle handle)
Giải phóng các tài nguyên được liên kết với handle đã cho trong phiên này.
Run (const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const
Đánh giá các tensor trong fetch_outputs .
Run (const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const
Tương tự như trên, nhưng sử dụng ánh xạ trong inputs làm nguồn cấp dữ liệu.
Run (const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, const std::vector< Operation > & run_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const
Giống như trên. Ngoài ra, chạy các hoạt động trong run_outputs .
Run (const RunOptions & run_options, const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, const std::vector< Operation > & run_outputs, std::vector< Tensor > *outputs, RunMetadata *run_metadata) const
Sử dụng run_options để bật cấu hình hiệu suất.
RunCallable ( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata)
Gọi đồ thị con được đặt tên bằng ô handle với các tùy chọn đã cho và hàng chục đầu vào.
RunCallable ( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata, const thread::ThreadPoolOptions & options)
Gọi đồ thị con được đặt tên bằng ô handle với các tùy chọn đã cho và hàng chục đầu vào.

Các loại công khai

CallableHandle

int64 CallableHandle

Một xử lý cho một đồ thị con, được tạo bằng ClientSession::MakeCallable() .

FeedType

std::unordered_map< Output, Input::Initializer, OutputHash > FeedType

Một kiểu dữ liệu để biểu thị nguồn cấp dữ liệu cho một cuộc gọi Chạy.

Đây là bản đồ của các đối tượng Output được các hàm tạo op trả về giá trị để cung cấp cho chúng. Xem Input::Initializer để biết chi tiết về những gì có thể được sử dụng làm giá trị nguồn cấp dữ liệu.

Chức năng công cộng

ClientSession

 ClientSession(
  const Scope & scope,
  const string & target
)

Tạo một phiên mới để đánh giá biểu đồ có trong scope bằng cách kết nối với thời gian chạy TensorFlow được chỉ định bởi target .

ClientSession

 ClientSession(
  const Scope & scope
)

Tương tự như trên, nhưng sử dụng chuỗi trống ("") làm đặc tả mục tiêu.

ClientSession

 ClientSession(
  const Scope & scope,
  const SessionOptions & session_options
)

Tạo một phiên mới, định cấu hình nó bằng session_options .

MakeCallable

Status MakeCallable(
  const CallableOptions & callable_options,
  CallableHandle *out_handle
)

Tạo một handle để gọi biểu đồ con được xác định bởi callable_options .

LƯU Ý: API này vẫn đang thử nghiệm và có thể thay đổi.

ReleaseCallable

Status ReleaseCallable(
  CallableHandle handle
)

Giải phóng các tài nguyên được liên kết với handle đã cho trong phiên này.

LƯU Ý: API này vẫn đang thử nghiệm và có thể thay đổi.

Chạy

Status Run(
  const std::vector< Output > & fetch_outputs,
  std::vector< Tensor > *outputs
) const 

Đánh giá các tensor trong fetch_outputs .

Các giá trị được trả về dưới dạng đối tượng Tensor trong outputs . Số lượng và thứ tự outputs sẽ khớp với fetch_outputs .

Chạy

Status Run(
  const FeedType & inputs,
  const std::vector< Output > & fetch_outputs,
  std::vector< Tensor > *outputs
) const 

Tương tự như trên, nhưng sử dụng ánh xạ trong inputs làm nguồn cấp dữ liệu.

Chạy

Status Run(
  const FeedType & inputs,
  const std::vector< Output > & fetch_outputs,
  const std::vector< Operation > & run_outputs,
  std::vector< Tensor > *outputs
) const 

Giống như trên. Ngoài ra, chạy các hoạt động trong run_outputs .

Chạy

Status Run(
  const RunOptions & run_options,
  const FeedType & inputs,
  const std::vector< Output > & fetch_outputs,
  const std::vector< Operation > & run_outputs,
  std::vector< Tensor > *outputs,
  RunMetadata *run_metadata
) const 

Sử dụng run_options để bật cấu hình hiệu suất.

run_metadata , nếu không phải là null, được điền vào các kết quả cấu hình.

RunCallable

Status RunCallable(
  CallableHandle handle,
  const std::vector< Tensor > & feed_tensors,
  std::vector< Tensor > *fetch_tensors,
  RunMetadata *run_metadata
)

Gọi đồ thị con được đặt tên bằng ô handle với các tùy chọn đã cho và hàng chục đầu vào.

Thứ tự của tensor trong feed_tensors phải khớp với thứ tự của tên trong CallableOptions::feed() và thứ tự của tensor trong fetch_tensors sẽ khớp với thứ tự của tên trong CallableOptions::fetch() khi đồ thị con này được tạo. LƯU Ý: API này vẫn đang thử nghiệm và có thể thay đổi.

RunCallable

Status RunCallable(
  CallableHandle handle,
  const std::vector< Tensor > & feed_tensors,
  std::vector< Tensor > *fetch_tensors,
  RunMetadata *run_metadata,
  const thread::ThreadPoolOptions & options
)

Gọi đồ thị con được đặt tên bằng ô handle với các tùy chọn đã cho và hàng chục đầu vào.

Thứ tự của tensor trong feed_tensors phải khớp với thứ tự của tên trong CallableOptions::feed() và thứ tự của tensor trong fetch_tensors sẽ khớp với thứ tự của tên trong CallableOptions::fetch() khi đồ thị con này được tạo. LƯU Ý: API này vẫn đang thử nghiệm và có thể thay đổi.

~ ClientSession

 ~ClientSession()