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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。

開始するには、インストール手順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。
  • モデルのロード：Graph.importGraphDef（）を使用して、事前にトレーニングされたInceptionモデルをロードします。
  • 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 / javaGitHubリポジトリにあります。

インターフェース

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。
GraphOperationBuilderGraphOperation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。

列挙型

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。