Gráfico

gráfico de aula final pública

Um gráfico de fluxo de dados que representa uma computação do TensorFlow.

As instâncias de um Graph são thread-safe.

AVISO: Os recursos consumidos pelo objeto Graph devem ser liberados explicitamente invocando o método close() , então o objeto Graph não será mais necessário.

Classes aninhadas

interface Graph.WhileSubgraphBuilder Usado para instanciar uma classe abstrata que substitui o método buildSubgraph para construir um subgrafo condicional ou de corpo para um loop while.

Construtores públicos

Gráfico ()
Crie um gráfico vazio.

Métodos públicos

Saída[] <?>
addGradients (prefixo de string, Output[] <?> y, Output[] <?> x, Output[] <?> dx)
Adiciona operações para calcular as derivadas parciais da soma de y s wrt x s, ou seja, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2...

dx são usados ​​como gradientes iniciais (que representam as derivadas parciais simbólicas de alguma função de perda L wrt

Saída[] <?>
addGradients ( Saída <?> y, Saída[] <?> x)
Adiciona operações para calcular as derivadas parciais da soma de y s wrt x s, ou seja, dy/dx_1, dy/dx_2...

Esta é uma versão simplificada de addGradients(Output[], Output[], Output[]) onde y é uma única saída, dx é nulo e prefix é nulo.

vazio
fechar ()
Liberar recursos associados ao Gráfico.
vazio
importGraphDef (byte[] graphDef, prefixo String)
Importe uma representação serializada de um gráfico do TensorFlow.
vazio
importGraphDef (byte[] graphDef)
Importe uma representação serializada de um gráfico do TensorFlow.
GraphOperationBuilder
opBuilder (tipo de string, nome de string)
Retorna um construtor para incluir Operation s no Graph.
Operação do Gráfico
operação (nome da string)
Retorna a operação (nó no gráfico) com o nome fornecido.
Iterador < Operação >
operações ()
Iterador sobre todas as Operation no gráfico.
byte[]
toGraphDef ()
Gere uma representação serializada do Graph.
Saída[] <?>
whileLoop ( Output[] <?> entradas, Graph.WhileSubgraphBuilder cgBuilder, Graph.WhileSubgraphBuilder bgBuilder, String name)
Constrói um loop while.

Métodos Herdados

Construtores públicos

gráfico público ()

Crie um gráfico vazio.

Métodos públicos

public Output[] <?> addGradients (Prefixo da string, Output[] <?> y, Output[] <?> x, Output[] <?> dx)

Adiciona operações para calcular as derivadas parciais da soma de y s wrt x s, ou seja, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_1, d(y_1 + y_2 + ...)/dx_2...

dx são usados ​​como gradientes iniciais (que representam as derivadas parciais simbólicas de alguma função de perda L wrt y ). dx deve ser nulo ou ter tamanho de y .

Se dx for nulo, a implementação usará dx de ERROR(OnesLike/org.tensorflow.op.core.OnesLike OnesLike) para todas as formas em y .

prefix é usado como o prefixo de nome aplicado a todos os nós adicionados ao gráfico para calcular gradientes. Ele deve ser exclusivo no gráfico fornecido ou a operação falhará.

Se o prefix for nulo, um será escolhido automaticamente.

Parâmetros
prefixo prefixo de string exclusivo aplicado antes dos nomes dos nós adicionados ao gráfico para calcular gradientes. Se null, um padrão será escolhido.
y saída da função para derivar
x entradas da função para as quais as derivadas parciais são calculadas
dx se não for nulo, as derivadas parciais de alguma função de perda L wrt y
Devoluções
  • as derivadas parciais dy com o tamanho de x

public Output[] <?> addGradients ( Output <?> y, Output[] <?> x)

Adiciona operações para calcular as derivadas parciais da soma de y s wrt x s, ou seja, dy/dx_1, dy/dx_2...

Esta é uma versão simplificada de addGradients(Output[], Output[], Output[]) onde y é uma única saída, dx é nulo e prefix é nulo.

Parâmetros
y saída da função para derivar
x entradas da função para as quais as derivadas parciais são calculadas
Devoluções
  • as derivadas parciais dy com o tamanho de x

vazio público fechar ()

Liberar recursos associados ao Gráfico.

Bloqueia até que não haja instâncias de Session ativas referentes a este Gráfico. Um gráfico não é utilizável após retornos próximos.

public void importGraphDef (byte[] graphDef, prefixo String)

Importe uma representação serializada de um gráfico do TensorFlow.

Parâmetros
gráficoDef a representação serializada de um gráfico do TensorFlow.
prefixo um prefixo que será anexado aos nomes em graphDef
Lança
Exceção de argumento ilegal se graphDef não for uma serialização reconhecida de um gráfico.
Veja também

public void importGraphDef (byte[] graphDef)

Importe uma representação serializada de um gráfico do TensorFlow.

A representação serializada do gráfico, geralmente chamada de GraphDef , pode ser gerada por toGraphDef() e equivalentes em outras APIs de linguagem.

Parâmetros
gráficoDef
Lança
Exceção de argumento ilegal se graphDef não for uma serialização reconhecida de um gráfico.

public GraphOperationBuilder opBuilder (tipo de string, nome de string)

Retorna um construtor para incluir Operation s no Graph.

Parâmetros
tipo da Operação (ou seja, identifica o cálculo a ser realizado)
nome para se referir à Operação criada no gráfico.
Devoluções
  • um OperationBuilder , que adicionará a Operação ao gráfico quando build() for invocado. Se build() não for invocado, alguns recursos poderão vazar.

operação pública GraphOperation (nome da string)

Retorna a operação (nó no gráfico) com o nome fornecido.

Ou null se não existir tal operação no Graph.

Parâmetros
nome

public Iterator< Operação > operações ()

Iterador sobre todas as Operation no gráfico.

A ordem de iteração não é especificada. Os consumidores do iterador não receberão nenhuma notificação se o gráfico subjacente mudar durante a iteração.

byte público[] toGraphDef ()

Gere uma representação serializada do Graph.

public Output[] <?> whileLoop ( Output[] <?> inputs, Graph.WhileSubgraphBuilder cgBuilder, Graph.WhileSubgraphBuilder bgBuilder, String name)

Constrói um loop while.

Parâmetros
entradas as entradas de loop
cgBuilder WhileSubgraphBuilder para construir o subgrafo condicional
bgBuilder WhileSubgraphBuilder para construir o subgrafo do corpo
nome nome para o laço
Devoluções
  • lista de saídas de loop, do mesmo comprimento que as inputs