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

टेंसरफ़्लो :: ग्राहक सत्र

#include <client_session.h>

एक ClientSession वस्तु फोन करने वाले ड्राइव TensorFlow ग्राफ सी ++ एपीआई का निर्माण के मूल्यांकन करने देता है।

सारांश

उदाहरण:

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()) { ... }  

कंस्ट्रक्टर और डिस्ट्रक्टर्स

ClientSession (const Scope & scope, const string & target)
target द्वारा निर्दिष्ट TensorFlow रनटाइम से कनेक्ट करके scope में निहित ग्राफ का मूल्यांकन करने के लिए एक नया सत्र बनाएं।
ClientSession (const Scope & scope)
ऊपर के समान, लेकिन लक्ष्य विनिर्देश के रूप में खाली स्ट्रिंग ("") का उपयोग करें।
ClientSession (const Scope & scope, const SessionOptions & session_options)
एक नया सत्र बनाएँ, इसे session_options कॉन्फ़िगर करें।
~ClientSession ()

सार्वजनिक प्रकार

CallableHandle टंकण
int64
एक सबग्राफ के लिए एक संभाल, ClientSession::MakeCallable() के साथ बनाया गया।
FeedType टंकण
std::unordered_map< Output , Input::Initializer ,OutputHash >
एक रन कॉल को फीड का प्रतिनिधित्व करने के लिए एक डेटा प्रकार।

सार्वजनिक कार्य

MakeCallable (const CallableOptions & callable_options, CallableHandle *out_handle)
callable_options द्वारा परिभाषित उपसमूह को लागू करने के लिए एक handle बनाता है।
ReleaseCallable ( CallableHandle handle)
इस सत्र में दिए गए handle जुड़े संसाधन जारी करता है।
Run (const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const
fetch_outputs में fetch_outputs मूल्यांकन करें।
Run (const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const
ऊपर के समान, लेकिन inputs में मैपिंग का उपयोग फ़ीड के रूप में करें।
Run (const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, const std::vector< Operation > & run_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const
ऊपर की तरह। इसके अतिरिक्त संचालन run_outputs ins 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
प्रदर्शन प्रोफ़ाइल चालू करने के लिए run_options का उपयोग करें।
RunCallable ( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata)
दिए गए विकल्पों और इनपुट टेनर्स के साथ handle द्वारा नामित सबग्राफ को आमंत्रित करता है।
RunCallable ( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata, const thread::ThreadPoolOptions & options)
दिए गए विकल्पों और इनपुट टेनर्स के साथ handle द्वारा नामित सबग्राफ को आमंत्रित करता है।

सार्वजनिक प्रकार

कॉल करने योग्य हैण्डल

int64 CallableHandle

एक सबग्राफ के लिए एक संभाल, ClientSession::MakeCallable() के साथ बनाया गया।

फीडटाइप

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

एक रन कॉल को फीड का प्रतिनिधित्व करने के लिए एक डेटा प्रकार।

यह Output ऑब्जेक्ट्स का एक नक्शा है, जो ऑप-कंस्ट्रक्टर्स द्वारा उनके साथ फीड करने के लिए वैल्यू पर लौटाया जाता है। Input::Initializer देखें Input::Initializer फ़ीड मान के रूप में क्या उपयोग किया जा सकता है, इस पर विवरण के लिए Input::Initializer

सार्वजनिक कार्य

ग्राहक सत्र

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

target द्वारा निर्दिष्ट TensorFlow रनटाइम से कनेक्ट करके scope में निहित ग्राफ का मूल्यांकन करने के लिए एक नया सत्र बनाएं।

ग्राहक सत्र

 ClientSession(
  const Scope & scope
)

ऊपर के समान, लेकिन लक्ष्य विनिर्देश के रूप में खाली स्ट्रिंग ("") का उपयोग करें।

ग्राहक सत्र

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

एक नया सत्र बनाएं, इसे session_options कॉन्फ़िगर करें।

बनाने योग्य

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

callable_options द्वारा परिभाषित उपसमूह को लागू करने के लिए एक handle बनाता है।

नोट: यह API अभी भी प्रायोगिक है और इसमें बदलाव हो सकता है।

जारी करने योग्य

Status ReleaseCallable(
  CallableHandle handle
)

इस सत्र में दिए गए handle जुड़े संसाधन जारी करता है।

नोट: यह API अभी भी प्रायोगिक है और बदल सकता है।

Daud

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

fetch_outputs में fetch_outputs मूल्यांकन करें।

मान outputs में Tensor ऑब्जेक्ट के रूप में दिए जाते हैं। outputs क्रम और क्रम fetch_outputs से मेल fetch_outputs

Daud

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

ऊपर के समान, लेकिन inputs में inputs रूप में मैपिंग का उपयोग करें।

Daud

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

ऊपर की तरह। इसके अतिरिक्त संचालन run_outputs ins run_outputs

Daud

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 

प्रदर्शन प्रोफ़ाइल चालू करने के लिए run_options का उपयोग करें।

run_metadata , यदि शून्य नहीं है, तो रूपरेखा परिणामों से भरा है।

चलाने योग्य

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

दिए गए विकल्पों और इनपुट टेनर्स के साथ handle द्वारा नामित सबग्राफ को आमंत्रित करता है।

feed_tensors में feed_tensors का क्रम CallableOptions::feed() में नामों के क्रम से मेल feed_tensors चाहिए CallableOptions::feed() और fetch_tensors में fetch_tensors का ऑर्डर CallableOptions::fetch() में नामों के ऑर्डर से मेल खाएगा CallableOptions::fetch() जब यह सबग्राफ बनाया गया था। नोट: यह API अभी भी प्रायोगिक है और इसमें बदलाव हो सकता है।

चलाने योग्य

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

दिए गए विकल्पों और इनपुट टेनर्स के साथ handle द्वारा नामित सबग्राफ को आमंत्रित करता है।

feed_tensors में feed_tensors का क्रम CallableOptions::feed() में नामों के क्रम से मेल feed_tensors चाहिए CallableOptions::feed() और fetch_tensors में fetch_tensors का ऑर्डर CallableOptions::fetch() में नामों के ऑर्डर से मेल खाएगा CallableOptions::fetch() जब यह सबग्राफ बनाया गया था। नोट: यह API अभी भी प्रायोगिक है और इसमें बदलाव हो सकता है।

~ ग्राहक सत्र

 ~ClientSession()