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tensorflow :: ClientSession

#include <client_session.h>

ClientSessionオブジェクトを使用すると、呼び出し元はC++APIで構築されたTensorFlowグラフの評価を実行できます。

概要

例:

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()) { ... }  

コンストラクタとデストラクタ

ClientSession (const Scope & scope, const string & target)
targetで指定されたTensorFlowランタイムに接続して、 scopeに含まれるグラフを評価するための新しいセッションを作成します。
ClientSession (const Scope & scope)
上記と同じですが、ターゲット仕様として空の文字列( "")を使用します。
ClientSession (const Scope & scope, const SessionOptions & session_options)
新しいセッションを作成し、 session_optionsで構成します。
~ClientSession ()

パブリックタイプ

CallableHandle typedef
int64
ClientSession::MakeCallable()で作成されたサブグラフへのハンドル。
FeedType typedef
std::unordered_map< Output , Input::Initializer , OutputHash >
Run呼び出しへのフィードを表すデータ型。

パブリックファンクション

MakeCallable (const CallableOptions & callable_options, CallableHandle *out_handle)
Status
callable_optionsで定義されたサブグラフを呼び出すためのhandleを作成します。
ReleaseCallable ( CallableHandle handle)
Status
このセッションで指定されたhandleに関連付けられているリソースを解放します。
Run (const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const
Status
fetch_outputsのテンソルを評価します。
Run (const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const
Status
上記と同じですが、 inputsのマッピングをフィードとして使用します。
Run (const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, const std::vector< Operation > & run_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const
Status
同上。さらに、 run_outputsの操作を実行します。
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
run_optionsを使用して、パフォーマンスプロファイリングをオンにします。
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
同上。
RunCallable ( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata)
Status
指定されたオプションと入力テンソルを使用して、 handleによって指定されたサブグラフを呼び出します。
RunCallable ( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata, const thread::ThreadPoolOptions & options)
Status
指定されたオプションと入力テンソルを使用して、 handleによって指定されたサブグラフを呼び出します。

パブリックタイプ

CallableHandle

int64 CallableHandle

ClientSession::MakeCallable()で作成されたサブグラフへのハンドル。

FeedType

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

Run呼び出しへのフィードを表すデータ型。

これは、op-constructorsによって返されるOutputオブジェクトのマップであり、それらをフィードするための値になります。フィード値として使用できるものの詳細については、 Input::Initializerを参照してください。

パブリックファンクション

ClientSession

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

targetで指定されたTensorFlowランタイムに接続して、 scopeに含まれるグラフを評価するための新しいセッションを作成します。

ClientSession

 ClientSession(
  const Scope & scope
)

上記と同じですが、ターゲット仕様として空の文字列( "")を使用します。

ClientSession

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

新しいセッションを作成し、 session_optionsで構成します。

MakeCallable

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

callable_optionsで定義されたサブグラフを呼び出すためのhandleを作成します。

注:このAPIはまだ実験段階であり、変更される可能性があります。

ReleaseCallable

Status ReleaseCallable(
  CallableHandle handle
)

このセッションで指定されたhandleに関連付けられているリソースを解放します。

注:このAPIはまだ実験段階であり、変更される可能性があります。

走る

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

fetch_outputsのテンソルを評価します。

値は、 outputsTensorオブジェクトとして返されます。 outputsの数と順序は、 fetch_outputsと一致します。

走る

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

上記と同じですが、 inputsのマッピングをフィードとして使用します。

走る

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

同上。さらに、 run_outputsの操作を実行します。

走る

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 

run_optionsを使用して、パフォーマンスプロファイリングをオンにします。

run_metadataは、nullでない場合、プロファイリング結果で埋められます。

走る

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 

同上。

さらに、ユーザーはThreadPoolOptionsを介してカスタムスレッドプールの実装を提供できます。

RunCallable

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

指定されたオプションと入力テンソルを使用して、 handleによって指定されたサブグラフを呼び出します。

feed_tensorsのテンソルの順序は、 CallableOptions::feed()の名前の順序と一致する必要があり、 fetch_tensorsのテンソルの順序は、このサブグラフが作成されたときのCallableOptions::fetch()の名前の順序と一致します。注:このAPIはまだ実験段階であり、変更される可能性があります。

RunCallable

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

指定されたオプションと入力テンソルを使用して、 handleによって指定されたサブグラフを呼び出します。

feed_tensorsのテンソルの順序は、 CallableOptions::feed()の名前の順序と一致する必要があり、 fetch_tensorsのテンソルの順序は、このサブグラフが作成されたときのCallableOptions::fetch()の名前の順序と一致します。注:このAPIはまだ実験段階であり、変更される可能性があります。

〜ClientSession

 ~ClientSession()