TensorFlow modellerini oluşturmak, kaydetmek, yüklemek ve yürütmek için sınıfları tanımlar.
Başlamak için, bkz yükleme yönergelerini.
LabelImage örneği önceden eğitilmiş kullanarak sınıfladıkları'nı görüntülere bu API kullanımını gösterir Inception mimarisi konvolusyanla sinir ağı. Şunları gösterir:
- Grafik oluşturma: Bir JPEG görüntüsünün kodunu çözmek, yeniden boyutlandırmak ve normalleştirmek için bir grafik oluşturmak için OperationBuilder sınıfını kullanma.
- Model yükleme: Önceden eğitilmiş bir Başlangıç modelini yüklemek için Graph.importGraphDef()'i kullanma.
- Grafik yürütme: Grafikleri yürütmek ve bir görüntü için en iyi etiketi bulmak için bir Oturum kullanma.
Ek örnekler bulunabilir tensorflow / java GitHub depo.
Arayüzler
| Yürütme Ortamı | Oluşturma ve TensorFlow yürütülmesi için uygun bir ortam tanımlar Operation s. |
| Graph.WhileSubgraphBuilder | Bir while döngüsü için koşullu veya gövde alt grafiği oluşturmak için buildSubgraph yöntemini geçersiz kılan soyut bir sınıfı başlatmak için kullanılır. |
| İşlem gören <T> | Bir TensorFlow işleminin işlenenleri tarafından uygulanan arabirim. |
| Operasyon | Tensörler üzerinde hesaplama yapar. |
| Operasyon Oluşturucu | İçin bir katkı maddesi Operation s. |
sınıflar
| İstekliOturum | TensorFlow işlemlerini hevesle yürütmek için bir ortam. |
| HevesliSession.Seçenekler | |
| grafik | Bir TensorFlow hesaplamasını temsil eden bir veri akışı grafiği. |
| Grafik İşlemi | Bir Uygulama Operation bir bir bağlantı noktası olarak ilave Graph . |
| GraphOperationBuilder | Bir OperationBuilder eklemek için GraphOperation a s Graph . |
| Çıktı <T> | Bir ile üretilen bir tensör için sembolik bir kulp Operation . |
| SavedModelBundle | SavedModelBundle, depolamadan yüklenen bir modeli temsil eder. |
| SavedModelBundle.Loader | SavedModel yükleme seçenekleri. |
| sunucu | Dağıtılmış eğitimde kullanım için bir süreç içi TensorFlow sunucusu. |
| Oturum, toplantı, celse | İçin Sürücü Graph yürütme. |
| Oturum.Çalıştır | Bir oturum yürütülürken elde edilen çıktı tensörleri ve meta veriler. |
| Oturum.Runner | Çalıştır Operation ler ve değerlendirmek Tensors . |
| Şekil | Bir işlem tarafından üretilen bir tensörün muhtemelen kısmen bilinen şekli. |
| Tensör <T> | Elemanları T tarafından tanımlanan tipte olan statik olarak yazılmış çok boyutlu bir dizi. |
| TensorFlow | TensorFlow çalışma zamanını açıklayan statik yardımcı program yöntemleri. |
| Tensörler | Oluşturmak için Tip-güvenli fabrika yöntemleri Tensor nesneleri. |
Numaralandırmalar
| Veri tipi | Bir eleman tipini temsil Tensor bir enum. |
| EagerSession.DevicePlacementPolicy | Belirli bir cihazda bir işlemi çalıştırmaya çalıştığımızda ancak bazı giriş tensörleri o cihazda olmadığında nasıl davranılacağını kontrol eder. |
| EagerSession.ResourceCleanupStrategy | TensorFlow kaynaklarının artık ihtiyaç duyulmadığında nasıl temizlendiğini kontrol eder. |
istisnalar
| TensorFlowException | TensorFlow Grafikleri yürütülürken atılan denetlenmeyen istisna. |
TensorFlow modellerini oluşturmak, kaydetmek, yüklemek ve yürütmek için sınıfları tanımlar.
Başlamak için, bkz yükleme yönergelerini.
LabelImage örneği önceden eğitilmiş kullanarak sınıfladıkları'nı görüntülere bu API kullanımını gösterir Inception mimarisi konvolusyanla sinir ağı. Şunları gösterir:
- Grafik oluşturma: Bir JPEG görüntüsünün kodunu çözmek, yeniden boyutlandırmak ve normalleştirmek için bir grafik oluşturmak için OperationBuilder sınıfını kullanma.
- Model yükleme: Önceden eğitilmiş bir Başlangıç modelini yüklemek için Graph.importGraphDef()'i kullanma.
- Grafik yürütme: Grafikleri yürütmek ve bir görüntü için en iyi etiketi bulmak için bir Oturum kullanma.
Ek örnekler bulunabilir tensorflow / java GitHub depo.
Arayüzler
| Yürütme Ortamı | Oluşturma ve TensorFlow yürütülmesi için uygun bir ortam tanımlar Operation s. |
| Graph.WhileSubgraphBuilder | Bir while döngüsü için koşullu veya gövde alt grafiği oluşturmak için buildSubgraph yöntemini geçersiz kılan soyut bir sınıfı başlatmak için kullanılır. |
| İşlem gören <T> | Bir TensorFlow işleminin işlenenleri tarafından uygulanan arabirim. |
| Operasyon | Tensörler üzerinde hesaplama yapar. |
| Operasyon Oluşturucu | İçin bir katkı maddesi Operation s. |
sınıflar
| İstekliOturum | TensorFlow işlemlerini hevesle yürütmek için bir ortam. |
| HevesliSession.Seçenekler | |
| grafik | Bir TensorFlow hesaplamasını temsil eden bir veri akışı grafiği. |
| Grafik İşlemi | Bir Uygulama Operation bir bir bağlantı noktası olarak ilave Graph . |
| GraphOperationBuilder | Bir OperationBuilder eklemek için GraphOperation a s Graph . |
| Çıktı <T> | Bir ile üretilen bir tensör için sembolik bir kulp Operation . |
| SavedModelBundle | SavedModelBundle, depolamadan yüklenen bir modeli temsil eder. |
| SavedModelBundle.Loader | SavedModel yükleme seçenekleri. |
| sunucu | Dağıtılmış eğitimde kullanım için bir süreç içi TensorFlow sunucusu. |
| Oturum, toplantı, celse | İçin Sürücü Graph yürütme. |
| Oturum.Çalıştır | Bir oturum yürütülürken elde edilen çıktı tensörleri ve meta veriler. |
| Oturum.Runner | Çalıştır Operation ler ve değerlendirmek Tensors . |
| Şekil | Bir işlem tarafından üretilen bir tensörün muhtemelen kısmen bilinen şekli. |
| Tensör <T> | Elemanları T tarafından tanımlanan tipte olan statik olarak yazılmış çok boyutlu bir dizi. |
| TensorFlow | TensorFlow çalışma zamanını açıklayan statik yardımcı program yöntemleri. |
| Tensörler | Oluşturmak için Tip-güvenli fabrika yöntemleri Tensor nesneleri. |
Numaralandırmalar
| Veri tipi | Bir eleman tipini temsil Tensor bir enum. |
| EagerSession.DevicePlacementPolicy | Belirli bir cihazda bir işlem çalıştırmayı denediğimizde ancak bazı giriş tensörleri o cihazda olmadığında nasıl davranılacağını kontrol eder. |
| EagerSession.ResourceCleanupStrategy | TensorFlow kaynaklarının artık ihtiyaç duyulmadığında nasıl temizlendiğini kontrol eder. |
istisnalar
| TensorFlowException | TensorFlow Grafikleri yürütülürken atılan denetlenmeyen istisna. |