tensorflow:: ClientSession

#include <client_session.h>

Um objeto ClientSession permite que o chamador controle a avaliação do grafo do TensorFlow construído com a API C++.

Resumo

Exemplo:

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()) { ... }

Construtores e Destrutores

ClientSession (const Scope & scope, const string & target)
Crie uma nova sessão para avaliar o grafo contido no scope , conectando-se ao ambiente de execução do TensorFlow especificado por target .
ClientSession (const Scope & scope)
Igual ao anterior, mas use a string vazia ("") como especificação de destino.
ClientSession (const Scope & scope, const SessionOptions & session_options)
Crie uma nova sessão, configurando-a com session_options .
~ClientSession ()

Tipos públicos

CallableHandle typedef
int64
Um identificador para um subgrafo, criado com ClientSession::MakeCallable() .
FeedType typedef
std::unordered_map< Output , Input::Initializer , OutputHash >
Um tipo de dados para representar feeds para uma chamada Run.

Funções públicas

MakeCallable (const CallableOptions & callable_options, CallableHandle *out_handle)
Cria um handle para invocar o subgrafo definido por callable_options .
ReleaseCallable ( CallableHandle handle)
Libera os recursos associados ao handle fornecido nesta sessão.
Run (const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const
Avalie os tensores em fetch_outputs .
Run (const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const
Semelhante ao anterior, mas utilize o mapeamento nas inputs como feeds.
Run (const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, const std::vector< Operation > & run_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const
Igual ao anterior. Além disso, executa as operações em 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
Use run_options para ativar a criação de perfis de desempenho.
RunCallable ( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata)
Invoca o subgrafo nomeado por handle com as opções e tensores de entrada fornecidos.
RunCallable ( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata, const thread::ThreadPoolOptions & options)
Invoca o subgrafo nomeado por handle com as opções e tensores de entrada fornecidos.

Tipos públicos

IdentificadorChamável 

int64 CallableHandle

Um identificador para um subgrafo, criado com ClientSession::MakeCallable() .

Tipo de alimentação 

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

Um tipo de dados para representar feeds para uma chamada Run.

Este é um mapa de objetos Output retornados pelos construtores de operações para o valor que deve ser usado como entrada. Consulte Input::Initializer para obter detalhes sobre o que pode ser usado como valor de entrada.

Funções públicas

Sessão do Cliente 

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

Crie uma nova sessão para avaliar o grafo contido no scope , conectando-se ao ambiente de execução do TensorFlow especificado por target .

Sessão do Cliente 

 ClientSession(
  const Scope & scope
)

Igual ao anterior, mas use a string vazia ("") como especificação de destino.

Sessão do Cliente 

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

Crie uma nova sessão, configurando-a com session_options .

MakeCallable 

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

Cria um handle para invocar o subgrafo definido por callable_options .

NOTA: Esta API ainda está em fase experimental e pode sofrer alterações.

LiberaçãoChamável 

Status ReleaseCallable(
  CallableHandle handle
)

Libera os recursos associados ao handle fornecido nesta sessão.

NOTA: Esta API ainda está em fase experimental e pode sofrer alterações.

Correr 

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

Avalie os tensores em fetch_outputs .

Os valores são retornados como objetos Tensor em outputs . O número e a ordem dos outputs corresponderão fetch_outputs .

Correr 

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

Semelhante ao anterior, mas utilize o mapeamento nas inputs como feeds.

Correr 

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

Igual ao anterior. Além disso, executa as operações em run_outputs .

Correr 

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

Use run_options para ativar a criação de perfis de desempenho.

run_metadata , se não for nulo, é preenchido com os resultados da criação de perfil.

ExecutarChamável 

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

Invoca o subgrafo nomeado por handle com as opções e tensores de entrada fornecidos.

A ordem dos tensores em feed_tensors deve corresponder à ordem dos nomes em CallableOptions::feed() , e a ordem dos tensores em fetch_tensors corresponderá à ordem dos nomes em CallableOptions::fetch() no momento da criação deste subgrafo. NOTA: Esta API ainda é experimental e pode sofrer alterações.

ExecutarChamável 

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

Invoca o subgrafo nomeado por handle com as opções e tensores de entrada fornecidos.

A ordem dos tensores em feed_tensors deve corresponder à ordem dos nomes em CallableOptions::feed() , e a ordem dos tensores em fetch_tensors corresponderá à ordem dos nomes em CallableOptions::fetch() no momento da criação deste subgrafo. NOTA: Esta API ainda é experimental e pode sofrer alterações.

~Sessão do Cliente 

 ~ClientSession()