tensorflow :: ClientSession
#include <client_session.h>
Un objeto ClientSession
permite a la persona que llama conducir la evaluación del gráfico de TensorFlow construido con la API de C ++.
Resumen
Ejemplo:
Scope root = Scope::NewRootScope(); auto a = Placeholder(root, DT_INT32); auto c = Add(root, a, {41}); ClientSession session(root); std::vectoroutputs; Status s = session.Run({ {a, {1} } }, {c}, &outputs); if (!s.ok()) { ... }
Constructores y Destructores | |
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ClientSession (const Scope & scope, const string & target) Crea una nueva sesión para evaluar el gráfico contenido en el scope al conectarte al tiempo de ejecución de TensorFlow especificado por el target . | |
ClientSession (const Scope & scope) Igual que el anterior, pero use la cadena vacía ("") como especificación de destino. | |
ClientSession (const Scope & scope, const SessionOptions & session_options) Cree una nueva sesión, configurándola con session_options . | |
~ClientSession () |
Tipos públicos | |
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CallableHandle | typedefint64 Un identificador de un subgrafo, creado con ClientSession::MakeCallable() . |
FeedType | typedefstd::unordered_map< Output , Input::Initializer ,OutputHash > Un tipo de datos para representar feeds en una llamada de ejecución. |
Funciones publicas | |
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MakeCallable (const CallableOptions & callable_options, CallableHandle *out_handle) | Status Crea un handle para invocar el subgrafo definido por callable_options . |
ReleaseCallable ( CallableHandle handle) | Status Libera los recursos asociados con el handle dado en esta sesión. |
Run (const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const | Status Evalúe los tensores en fetch_outputs . |
Run (const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const | Status Igual que el anterior, pero use el mapeo en las inputs como fuentes. |
Run (const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, const std::vector< Operation > & run_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const | Status Lo mismo que arriba. Además, ejecuta las operaciones en 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 | Status Utilice run_options para activar la generación de perfiles de rendimiento. |
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 thread::ThreadPoolOptions & threadpool_options) const | Status Lo mismo que arriba. |
RunCallable ( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata) | Status Invoca el subgrafo nombrado por handle con las opciones dadas y los tensores de entrada. |
RunCallable ( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata, const thread::ThreadPoolOptions & options) | Status Invoca el subgrafo nombrado por handle con las opciones dadas y los tensores de entrada. |
Tipos públicos
CallableHandle
int64 CallableHandle
Un identificador de un subgrafo, creado con ClientSession::MakeCallable()
.
FeedType
std::unordered_map< Output, Input::Initializer, OutputHash > FeedType
Un tipo de datos para representar feeds en una llamada de ejecución.
Este es un mapa de los objetos de Output
devueltos por los constructores de operaciones al valor con el que alimentarlos. Consulte Input::Initializer
para obtener detalles sobre lo que se puede usar como valores de alimentación.
Funciones publicas
ClientSession
ClientSession( const Scope & scope, const string & target )
Crea una nueva sesión para evaluar el gráfico contenido en el scope
al conectarte al tiempo de ejecución de TensorFlow especificado por el target
.
ClientSession
ClientSession( const Scope & scope )
Igual que el anterior, pero use la cadena vacía ("") como especificación de destino.
ClientSession
ClientSession( const Scope & scope, const SessionOptions & session_options )
Cree una nueva sesión, configurándola con session_options
.
MakeCallable
Status MakeCallable( const CallableOptions & callable_options, CallableHandle *out_handle )
Crea un handle
para invocar el subgrafo definido por callable_options
.
NOTA: Esta API aún es experimental y puede cambiar.
ReleaseCallable
Status ReleaseCallable( CallableHandle handle )
Libera los recursos asociados con el handle
dado en esta sesión.
NOTA: Esta API aún es experimental y puede cambiar.
correr
Status Run( const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs ) const
Evalúe los tensores en fetch_outputs
.
Los valores se devuelven como objetos Tensor
en las outputs
. El número y el orden de las outputs
coincidirán con fetch_outputs
.
correr
Status Run( const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs ) const
Igual que el anterior, pero use el mapeo en las inputs
como fuentes.
correr
Status Run( const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, const std::vector< Operation > & run_outputs, std::vector< Tensor > *outputs ) const
Lo mismo que arriba. Además, ejecuta las operaciones en 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
Utilice run_options
para activar la generación de perfiles de rendimiento.
run_metadata
, si no es nulo, se completa con los resultados del perfil.
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 thread::ThreadPoolOptions & threadpool_options ) const
Lo mismo que arriba.
Además, permite al usuario proporcionar una implementación personalizada de subprocesos a través de ThreadPoolOptions.
RunCallable
Status RunCallable( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata )
Invoca el subgrafo nombrado por handle
con las opciones dadas y los tensores de entrada.
El orden de los tensores en feed_tensors
debe coincidir con el orden de los nombres en CallableOptions::feed()
y el orden de los tensores en fetch_tensors
coincidirá con el orden de los nombres en CallableOptions::fetch()
cuando se creó este subgrafo. NOTA: Esta API aún es experimental y puede cambiar.
RunCallable
Status RunCallable( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata, const thread::ThreadPoolOptions & options )
Invoca el subgrafo nombrado por handle
con las opciones dadas y los tensores de entrada.
El orden de los tensores en feed_tensors
debe coincidir con el orden de los nombres en CallableOptions::feed()
y el orden de los tensores en fetch_tensors
coincidirá con el orden de los nombres en CallableOptions::fetch()
cuando se creó este subgrafo. NOTA: Esta API aún es experimental y puede cambiar.
~ ClientSession
~ClientSession()