עזרה להגן על שונית המחסום הגדולה עם TensorFlow על Kaggle הצטרפו אתגר

זרימת טנסור :: ClientSession

#include <client_session.h>

אובייקט ClientSession מאפשר למתקשר לנהוג בהערכת גרף TensorFlow שנבנה באמצעות ממשק ה- API של C ++.

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()) { ... }  

בונים והרסנים

ClientSession (const Scope & scope, const string & target)
צור הפעלה חדשה להערכת הגרף הכלול scope ידי חיבור לזמן הריצה של TensorFlow שצוין על ידי target .
ClientSession (const Scope & scope)
זהה לעיל, אך השתמש במחרוזת הריקה ("") כמפרט היעד.
ClientSession (const Scope & scope, const SessionOptions & session_options)
צור מושב חדש והגדר אותו באמצעות session_options .
~ClientSession ()

טיפוסים ציבוריים

CallableHandle typedef
int64
ידית ClientSession::MakeCallable() , נוצרה באמצעות ClientSession::MakeCallable() .
FeedType typedef
std::unordered_map< Output , Input::Initializer ,OutputHash >
סוג נתונים לייצוג הזנות לשיחת הפעלה.

פונקציות ציבוריות

MakeCallable (const CallableOptions & callable_options, CallableHandle *out_handle)
Status
יוצר handle להפעלת התצלום המוגדר על ידי callable_options .
ReleaseCallable ( CallableHandle handle)
Status
משחרר משאבים המשויכים handle הנתונה במפגש זה.
Run (const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const
Status
הערך את fetch_outputs ב fetch_outputs .
Run (const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const
Status
זהה לאמור לעיל, אך השתמש במיפוי inputs כזנות.
Run (const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, const std::vector< Operation > & run_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const
Status
כנ"ל. בנוסף מריץ את הפעולות 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
השתמש ב- run_options כדי להפעיל פרופיל ביצועים.
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
כנ"ל.
RunCallable ( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata)
Status
מזמין את התצלום הנקרא לפי handle עם האפשרויות הנתונות וקשרי קלט.
RunCallable ( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata, const thread::ThreadPoolOptions & options)
Status
מזמין את התצלום הנקרא לפי handle עם האפשרויות הנתונות וטנסי הקלט.

טיפוסים ציבוריים

ידית CallableHandle

int64 CallableHandle

ידית ClientSession::MakeCallable() , נוצרה באמצעות ClientSession::MakeCallable() .

FeedType

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

סוג נתונים לייצוג הזנות לשיחת הפעלה.

זוהי מפה של אובייקטים של Output שהוחזרו על ידי בוני אופ לערך להאכיל אותם. ראה Input::Initializer לפרטים על מה שיכול לשמש כערכי הזנה.

פונקציות ציבוריות

ClientSession

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

צור הפעלה חדשה להערכת הגרף הכלול scope ידי חיבור לזמן הריצה של TensorFlow שצוין על ידי target .

ClientSession

 ClientSession(
  const Scope & scope
)

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

ClientSession

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

צור מושב חדש והגדר אותו באמצעות session_options .

MakeCallable

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

יוצר handle להפעלת התצלום המוגדר על ידי callable_options .

הערה: ממשק API זה עדיין ניסיוני ועשוי להשתנות.

ReleaseCallable

Status ReleaseCallable(
  CallableHandle handle
)

משחרר משאבים המשויכים handle הנתונה במפגש זה.

הערה: ממשק API זה עדיין ניסיוני ועשוי להשתנות.

לָרוּץ

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

הערך את fetch_outputs ב fetch_outputs .

הערכים מוחזרים כאובייקטים של Tensor outputs . מספר וסדר outputs יתאים ל- fetch_outputs .

לָרוּץ

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

זהה לאמור לעיל, אך השתמש במיפוי inputs כזנות.

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 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 ב- run_options כדי להפעיל פרופיל ביצועים.

run_metadata , אם לא null, מולא בתוצאות הפרופיל.

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 thread::ThreadPoolOptions & threadpool_options
) const 

כנ"ל.

בנוסף מאפשר למשתמש לספק יישום threadpool מותאם אישית באמצעות ThreadPoolOptions.

RunCallable

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

מזמין את התצלום הנקרא לפי handle עם האפשרויות הנתונות וטנסי הקלט.

על סדר feed_tensors להתאים לסדר השמות ב- CallableOptions::feed() וסדר fetch_tensors ב- fetch_tensors יתאים לסדר השמות ב- CallableOptions::fetch() כאשר נוצרה תת-גרף זה. 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
)

מזמין את התצלום הנקרא לפי handle עם האפשרויות הנתונות וטנסי הקלט.

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

~ ClientSession

 ~ClientSession()