กำหนดคลาสเพื่อสร้าง บันทึก โหลด และดำเนินการโมเดล TensorFlow
คำเตือน : ขณะนี้ API อยู่ระหว่างการทดลองและไม่ครอบคลุมโดย การรับประกันความเสถียรของ TensorFlow API ดู README.md สำหรับคำแนะนำในการติดตั้ง
ตัวอย่าง LabelImage สาธิตการใช้ API นี้เพื่อจัดประเภทรูปภาพโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบ Convolutional สถาปัตยกรรม Inception ที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า มันแสดงให้เห็นว่า:
- การสร้างกราฟ: การใช้คลาส OperationBuilder เพื่อสร้างกราฟเพื่อถอดรหัส ปรับขนาด และปรับมาตรฐานรูปภาพ JPEG
- การโหลดโมเดล: การใช้ Graph.importGraphDef() เพื่อโหลดโมเดล Inception ที่ได้รับการฝึกล่วงหน้า
- การดำเนินการกราฟ: การใช้เซสชันเพื่อดำเนินการกราฟและค้นหาป้ายกำกับที่ดีที่สุดสำหรับรูปภาพ
ดูตัวอย่างเพิ่มเติมได้ในพื้นที่เก็บข้อมูล GitHub ของเทนเซอร์โฟลว์/โมเดล
อินเทอร์เฟซ
| สภาพแวดล้อมการดำเนินการ | กำหนดสภาพแวดล้อมสำหรับการสร้างและดำเนินการ TensorFlow Operation |
| Graph.WhileSubgraphBuilder | ใช้เพื่อสร้างอินสแตนซ์คลาสนามธรรมซึ่งแทนที่เมธอด buildSubgraph เพื่อสร้างกราฟย่อยแบบมีเงื่อนไขหรือเนื้อหาสำหรับลูป while |
| ตัวดำเนินการ <T ขยาย TType > | อินเทอร์เฟซที่ใช้งานโดยตัวถูกดำเนินการของการดำเนินการ TensorFlow |
| การดำเนินการ | ทำการคำนวณบนเทนเซอร์ |
| OperationBuilder | ผู้สร้างสำหรับ Operation ของ |
| เทนเซอร์ | อาร์เรย์หลายมิติที่พิมพ์แบบคงที่ |
ชั้นเรียน
| คอนกรีตฟังก์ชั่น | กราฟที่สามารถเรียกใช้เป็นฟังก์ชันเดียวพร้อมลายเซ็นอินพุตและเอาต์พุต |
| ข้อมูลจำเพาะของอุปกรณ์ | แสดงถึงข้อกำหนด (อาจเป็นบางส่วน) สำหรับอุปกรณ์ TensorFlow |
| DeviceSpec.Builder | คลาส Builder สำหรับการสร้างคลาส DeviceSpec |
| EagerSession | สภาพแวดล้อมสำหรับการดำเนินการ TensorFlow อย่างกระตือรือร้น |
| EagerSession.ตัวเลือก | |
| กราฟ | กราฟการไหลของข้อมูลที่แสดงถึงการคำนวณ TensorFlow |
| กราฟการดำเนินงาน | การใช้งานสำหรับ Operation ที่เพิ่มเป็นโหนดใน Graph |
| GraphOperationBuilder | OperationBuilder สำหรับการเพิ่ม GraphOperation s ให้กับ Graph |
| เอาต์พุต <T ขยาย TType > | ที่จับสัญลักษณ์สำหรับเทนเซอร์ที่ผลิตโดย Operation |
| รอว์เทนเซอร์ | เทนเซอร์ที่หน่วยความจำไม่ได้ถูกแมปกับพื้นที่ข้อมูลที่เข้าถึงได้โดยตรงจาก JVM |
| บันทึก ModelBundle | SavedModelBundle แสดงถึงโมเดลที่โหลดจากที่จัดเก็บข้อมูล |
| SavedModelBundle ผู้ส่งออก | ตัวเลือกสำหรับการส่งออก SavedModel |
| SavedModelBundle.Loader | ตัวเลือกสำหรับการโหลด SavedModel |
| เซิร์ฟเวอร์ | เซิร์ฟเวอร์ TensorFlow ในกระบวนการ สำหรับใช้ในการฝึกอบรมแบบกระจาย |
| การประชุม | ไดร์เวอร์สำหรับการประมวลผล Graph |
| เซสชั่น.รัน | เทนเซอร์เอาต์พุตและข้อมูลเมตาที่ได้รับเมื่อดำเนินการเซสชัน |
| เซสชันนักวิ่ง | เรียกใช้ Operation และประเมิน Tensors |
| ลายเซ็น | อธิบายอินพุตและเอาต์พุตของเอนทิตีที่ปฏิบัติการได้ เช่น ConcreteFunction รวมถึงข้อมูลเมตาที่เป็นประโยชน์อื่นๆ |
| ลายเซ็นนักก่อสร้าง | สร้างลายเซ็นฟังก์ชันใหม่ |
| ลายเซ็น เทนเซอร์คำอธิบาย | |
| เทนเซอร์โฟลว์ | วิธีการอรรถประโยชน์แบบคงที่ที่อธิบายรันไทม์ TensorFlow |
| TensorMapper <T ขยาย TType > | แมปหน่วยความจำดั้งเดิมของ RawTensor กับพื้นที่ข้อมูลชนิด n มิติที่เข้าถึงได้จาก JVM |
เอนัม
| DeviceSpec.DeviceType | |
| EagerSession.DevicePlacementPolicy | ควบคุมวิธีดำเนินการเมื่อเราพยายามเรียกใช้การดำเนินการบนอุปกรณ์ที่กำหนด แต่ไม่มีเทนเซอร์อินพุตบางตัวอยู่ในอุปกรณ์นั้น |
| ExecutionEnvironment.ประเภท |