tensorflow::ClientSession
#include <client_session.h> Un objeto ClientSession permite al llamador controlar la evaluación del grafo de TensorFlow construido con la API de C++.
Resumen
Ejemplo:
Scope root = Scope::NewRootScope(); auto a = Placeholder(root, DT_INT32); auto c = Add(root, a, {41}); ClientSession session(root); std::vectoroutputs; Status s = session.Run({ {a, {1}} }, {c}, &outputs); if (!s.ok()) { ... }
Constructores y destructores | |
|---|---|
ClientSession (const Scope & scope, const string & target) Cree una nueva sesión para evaluar el gráfico contenido en scope conectándose al entorno de ejecución de TensorFlow especificado por target . | |
ClientSession (const Scope & scope) Igual que lo anterior, pero use la cadena vacía ("") como especificación de destino. | |
ClientSession (const Scope & scope, const SessionOptions & session_options) Crea una nueva sesión, configurándola con session_options . | |
~ClientSession () |
Tipos públicos | |
|---|---|
CallableHandle | definición de tipoint64 Un identificador para un subgrafo, creado con ClientSession::MakeCallable() . |
FeedType | definición de tipostd::unordered_map< Output , Input::Initializer , OutputHash > Un tipo de datos para representar las entradas a una llamada Run. |
Funciones públicas | |
|---|---|
MakeCallable (const CallableOptions & callable_options, CallableHandle *out_handle) | Crea un handle para invocar el subgrafo definido por callable_options . |
ReleaseCallable ( CallableHandle handle) | Libera los recursos asociados con el handle especificado en esta sesión. |
Run (const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const | Evalúa los tensores en fetch_outputs . |
Run (const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const | Igual que lo anterior, pero usando el mapeo en inputs como feeds. |
Run (const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, const std::vector< Operation > & run_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const | Igual que lo anterior. Además, ejecuta las operaciones en 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 | Utilice run_options para activar el análisis de rendimiento. |
RunCallable ( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata) | Invoca el subgrafo nombrado por handle con las opciones y los tensores de entrada dados. |
RunCallable ( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata, const thread::ThreadPoolOptions & options) | Invoca el subgrafo nombrado por handle con las opciones y los tensores de entrada dados. |
Tipos públicos
Identificador invocable
int64 CallableHandle
Un identificador para un subgrafo, creado con ClientSession::MakeCallable() .
Tipo de alimentación
std::unordered_map< Output, Input::Initializer, OutputHash > FeedType
Un tipo de datos para representar las entradas a una llamada Run.
Este es un mapa de objetos Output devueltos por los constructores de operaciones y el valor que se les debe proporcionar. Consulte Input::Initializer para obtener más detalles sobre qué se puede usar como valores de entrada.
Funciones públicas
Sesión del cliente
ClientSession( const Scope & scope, const string & target )
Cree una nueva sesión para evaluar el gráfico contenido en scope conectándose al entorno de ejecución de TensorFlow especificado por target .
Sesión del cliente
ClientSession( const Scope & scope )
Igual que lo anterior, pero use la cadena vacía ("") como especificación de destino.
Sesión del cliente
ClientSession( const Scope & scope, const SessionOptions & session_options )
Crea una nueva sesión, configurándola con session_options .
Hacer llamadas
Status MakeCallable( const CallableOptions & callable_options, CallableHandle *out_handle )
Crea un handle para invocar el subgrafo definido por callable_options .
NOTA: Esta API aún es experimental y puede sufrir cambios.
Liberar llamada
Status ReleaseCallable( CallableHandle handle )
Libera los recursos asociados con el handle especificado en esta sesión.
NOTA: Esta API aún es experimental y puede sufrir cambios.
Correr
Status Run( const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs ) const
Evalúa los tensores en fetch_outputs .
Los valores se devuelven como objetos Tensor en outputs . El número y el orden de outputs coincidirán con fetch_outputs .
Correr
Status Run( const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs ) const
Igual que lo anterior, pero usando el mapeo en inputs como feeds.
Correr
Status Run( const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, const std::vector< Operation > & run_outputs, std::vector< Tensor > *outputs ) const
Igual que lo anterior. Además, ejecuta las operaciones en run_outputs .
Correr
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
Utilice run_options para activar el análisis de rendimiento.
Si run_metadata no es nulo, se rellena con los resultados del análisis de rendimiento.
Ejecutar invocable
Status RunCallable( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata )
Invoca el subgrafo nombrado por handle con las opciones y los tensores de entrada dados.
El orden de los tensores en feed_tensors debe coincidir con el orden de los nombres en CallableOptions::feed() y el orden de los tensores en fetch_tensors coincidirá con el orden de los nombres en CallableOptions::fetch() cuando se creó este subgrafo. NOTA: Esta API aún es experimental y puede cambiar.
Ejecutar invocable
Status RunCallable( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata, const thread::ThreadPoolOptions & options )
Invoca el subgrafo nombrado por handle con las opciones y los tensores de entrada dados.
El orden de los tensores en feed_tensors debe coincidir con el orden de los nombres en CallableOptions::feed() y el orden de los tensores en fetch_tensors coincidirá con el orden de los nombres en CallableOptions::fetch() cuando se creó este subgrafo. NOTA: Esta API aún es experimental y puede cambiar.
~SesiónCliente
~ClientSession()