TensorFlowモデルを構築、保存、読み込み、実行するためのクラスを定義します。
警告：APIは現在実験段階であり、TensorFlowAPIの安定性保証の対象外です。インストール手順については、 README.mdを参照してください。
LabelImageの例は、このAPIを使用して、事前にトレーニングされたInceptionアーキテクチャの畳み込みニューラルネットワークを使用して画像を分類する方法を示しています。それは次のことを示しています。
- グラフの作成：OperationBuilderクラスを使用して、JPEG画像をデコード、サイズ変更、および正規化するためのグラフを作成します。
- モデルの読み込み：Graph.importGraphDef（）を使用して、事前にトレーニングされたInceptionモデルを読み込みます。
- グラフの実行：セッションを使用してグラフを実行し、画像に最適なラベルを見つけます。
追加の例は、 tensorflow / modelsGitHubリポジトリにあります。
インターフェイス
| ExecutionEnvironment | TensorFlow Operationを作成および実行するための環境を定義します。 |
| Graph.WhileSubgraphBuilder | buildSubgraphメソッドをオーバーライドしてwhileループの条件付きサブグラフまたは本体サブグラフを作成する抽象クラスをインスタンス化するために使用されます。 |
| オペランド<T> | TensorFlow操作のオペランドによって実装されるインターフェース。 |
| 操作 | テンソルの計算を実行します。 |
| OperationBuilder | Operationのビルダー。 |
クラス
| EagerSession | TensorFlow操作を熱心に実行するための環境。 |
| EagerSession.Options | |
| グラフ | TensorFlowの計算を表すデータフローグラフ。 |
| GraphOperation | Graphノードとして追加されたOperation実装。 |
| GraphOperationBuilder | GraphOperationをGraph追加するためのOperationBuilder 。 |
| 出力<T> | Operationによって生成されたテンソルへのシンボリックハンドル。 |
| SavedModelBundle | SavedModelBundleは、ストレージからロードされたモデルを表します。 |
| SavedModelBundle.Loader | SavedModelをロードするためのオプション。 |
| サーバ | 分散トレーニングで使用するためのインプロセスTensorFlowサーバー。 |
| セッション | Graph実行用のドライバー。 |
| Session.Run | セッションの実行時に取得されたテンソルとメタデータを出力します。 |
| Session.Runner | Operation実行し、 Tensorsを評価しTensors 。 |
| 形状 | 操作によって生成されたテンソルのおそらく部分的に既知の形状。 |
| テンソル<T> | 要素がTで記述された型である静的に型付けされた多次元配列。 |
| TensorFlow | TensorFlowランタイムを記述する静的ユーティリティメソッド。 |
| テンソル | Tensorオブジェクトを作成するためのタイプセーフなファクトリメソッド。 |
列挙
| データ・タイプ | Tensor内の要素のタイプを列挙型として表します。 |
| EagerSession.DevicePlacementPolicy | 特定のデバイスで操作を実行しようとしたが、一部の入力テンソルがそのデバイス上にない場合の動作を制御します。 |
| EagerSession.ResourceCleanupStrategy | TensorFlowリソースが不要になったときにクリーンアップする方法を制御します。 |
例外
| TensorFlowException | TensorFlowグラフの実行時にスローされるチェックされていない例外。 |