tensorflow:: ClientSession

#include <client_session.h>

אובייקט ClientSession מאפשר למתקשר להפעיל את ההערכה של גרף TensorFlow שנבנה עם ה-C++ API.

סיכום

דוגמה: 

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()) { ... }

בנאים והורסים

ClientSession (const Scope & scope, const string & target)
צור הפעלה חדשה כדי להעריך את הגרף הכלול scope על ידי חיבור לזמן הריצה של TensorFlow שצוין לפי target .
ClientSession (const Scope & scope)
זהה לעיל, אבל השתמש במחרוזת הריקה ("") כמפרט היעד.
ClientSession (const Scope & scope, const SessionOptions & session_options)
צור הפעלה חדשה, הגדר אותה עם session_options .
~ClientSession ()

טיפוסים ציבוריים

CallableHandle typedef
int64
נקודת אחיזה לגרף משנה, שנוצרה עם ClientSession::MakeCallable() .
FeedType typedef
std::unordered_map< Output , Input::Initializer , OutputHash >
סוג נתונים לייצוג הזנות לקריאת הפעלה.

תפקידים ציבוריים

MakeCallable (const CallableOptions & callable_options, CallableHandle *out_handle)
יוצר handle להפעלת גרף המשנה המוגדר על ידי callable_options .
ReleaseCallable ( CallableHandle handle)
משחרר משאבים המשויכים handle הנתון בהפעלה זו.
Run (const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const
הערך את הטנזורים ב- fetch_outputs .
Run (const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const
אותו דבר כמו לעיל, אבל השתמש inputs בתשומות כהזנות.
Run (const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, const std::vector< Operation > & run_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const
כנ"ל. בנוסף מפעיל את הפעולות ב- 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
השתמש run_options כדי להפעיל פרופיל ביצועים.
RunCallable ( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata)
מפעיל את התת-גרף שנקרא על ידי handle עם האפשרויות הנתונות וטנסורי הקלט.
RunCallable ( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata, const thread::ThreadPoolOptions & options)
מפעיל את התת-גרף שנקרא על ידי handle עם האפשרויות הנתונות וטנסורי הקלט.

טיפוסים ציבוריים

CallableHandle

int64 CallableHandle

נקודת אחיזה לגרף משנה, שנוצרה עם ClientSession::MakeCallable() .

FeedType

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

סוג נתונים לייצוג הזנות לקריאת הפעלה.

זוהי מפה של Output שהוחזרו על ידי בוני op לערך להזין אותם. ראה Input::Initializer לפרטים על מה יכול לשמש כערכי הזנה.

תפקידים ציבוריים

ClientSession

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

צור הפעלה חדשה כדי להעריך את הגרף הכלול scope על ידי חיבור לזמן הריצה של TensorFlow שצוין לפי target .

ClientSession

 ClientSession(
  const Scope & scope
)

זהה לעיל, אבל השתמש במחרוזת הריקה ("") כמפרט היעד.

ClientSession

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

צור הפעלה חדשה, הגדר אותה עם session_options .

הפוך להתקשרות

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

יוצר handle להפעלת גרף המשנה המוגדר על ידי callable_options .

הערה: ממשק API זה עדיין ניסיוני ועשוי להשתנות.

שחרור ניתן להתקשרות

Status ReleaseCallable(
  CallableHandle handle
)

משחרר משאבים המשויכים handle הנתון בהפעלה זו.

הערה: ממשק API זה עדיין ניסיוני ועשוי להשתנות.

לָרוּץ

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

הערך את הטנזורים ב- fetch_outputs .

הערכים מוחזרים כאובייקטי Tensor outputs . המספר והסדר של outputs יתאימו ל- fetch_outputs .

לָרוּץ

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

אותו דבר כמו לעיל, אבל השתמש inputs בתשומות כהזנות.

לָרוּץ

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

כנ"ל. בנוסף מפעיל את הפעולות ב- run_outputs .

לָרוּץ

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

השתמש run_options כדי להפעיל פרופיל ביצועים.

run_metadata , אם לא null, ממולא עם תוצאות הפרופיל.

RunCallable

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

מפעיל את התת-גרף שנקרא על ידי handle עם האפשרויות הנתונות וטנסורי הקלט.

סדר הטנזורים ב- feed_tensors חייב להתאים לסדר השמות ב- CallableOptions::feed() וסדר הטנזורים ב- fetch_tensors יתאים לסדר השמות ב- CallableOptions::fetch() כאשר תת-גרף זה נוצר. הערה: ממשק API זה עדיין ניסיוני ועשוי להשתנות.

RunCallable

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

מפעיל את התת-גרף שנקרא על ידי handle עם האפשרויות הנתונות וטנסורי הקלט.

סדר הטנזורים ב- feed_tensors חייב להתאים לסדר השמות ב- CallableOptions::feed() וסדר הטנזורים ב- fetch_tensors יתאים לסדר השמות ב- CallableOptions::fetch() כאשר תת-גרף זה נוצר. הערה: ממשק API זה עדיין ניסיוני ועשוי להשתנות.

~ClientSession

 ~ClientSession()