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Definiert Klassen zum Erstellen, Speichern, Laden und Ausführen von TensorFlow-Modellen.

WARNUNG : Die API ist derzeit experimentell und wird nicht von den Stabilitätsgarantien der TensorFlow- API abgedeckt. Installationsanweisungen finden Sie unter README.md .

Das LabelImage- Beispiel demonstriert die Verwendung dieser API zum Klassifizieren von Bildern mithilfe eines vorab trainierten Faltungsnetzwerks der Inception- Architektur. Es demonstriert:

  • Diagrammkonstruktion: Verwenden der OperationBuilder-Klasse zum Erstellen eines Diagramms zum Dekodieren, Ändern der Größe und Normalisieren eines JPEG-Bilds.
  • Modellladen: Verwenden von Graph.importGraphDef () zum Laden eines vorab trainierten Inception-Modells.
  • Diagrammausführung: Verwenden einer Sitzung, um die Diagramme auszuführen und die beste Beschriftung für ein Bild zu finden.

Schnittstellen

Ausführungsumgebung Definiert eine Umgebung zum Erstellen und Ausführen von TensorFlow- Operation .
Graph.WhileSubgraphBuilder Wird verwendet, um eine abstrakte Klasse zu instanziieren, die die buildSubgraph-Methode überschreibt, um einen bedingten oder Body-Subgraph für eine while-Schleife zu erstellen.
Operand <T> Schnittstelle, die von Operanden einer TensorFlow-Operation implementiert wird.
Operation Führt eine Berechnung für Tensoren durch.
OperationBuilder Ein Builder für Operation s.

Klassen

EagerSession Eine Umgebung, in der TensorFlow-Vorgänge eifrig ausgeführt werden können.
EagerSession.Options
Graph Ein Datenflussdiagramm, das eine TensorFlow-Berechnung darstellt.
GraphOperation Implementierung für eine Operation die als Knoten zu einem Graph hinzugefügt wurde.
GraphOperationBuilder Ein OperationBuilder zum Hinzufügen von GraphOperation s zu einem Graph .
Ausgabe <T> Ein symbolischer Griff zu einem Tensor, der durch eine Operation .
SavedModelBundle SavedModelBundle repräsentiert ein Modell, das aus dem Speicher geladen wurde.
SavedModelBundle.Loader Optionen zum Laden eines SavedModel.
Server Ein in Bearbeitung befindlicher TensorFlow-Server zur Verwendung in verteilten Schulungen.
Session Treiber für die Graph .
Session.Run Ausgabe-Tensoren und Metadaten, die beim Ausführen einer Sitzung erhalten werden.
Session.Runner Führen Sie die Operation s aus und bewerten Sie die Tensors .
Gestalten Die möglicherweise teilweise bekannte Form eines Tensors, der durch eine Operation erzeugt wird.
Tensor <T> Ein statisch typisiertes mehrdimensionales Array, dessen Elemente von einem von T beschriebenen Typ sind.
TensorFlow Statische Dienstprogrammmethoden, die die TensorFlow-Laufzeit beschreiben.
Tensoren Typensichere Factory-Methoden zum Erstellen von Tensor Objekten.

Aufzählungen

Datentyp Stellt den Elementtyp in einem Tensor als Aufzählung dar.
EagerSession.DevicePlacementPolicy Steuert, wie zu handeln ist, wenn versucht wird, eine Operation auf einem bestimmten Gerät auszuführen, einige Eingangstensoren jedoch nicht auf diesem Gerät vorhanden sind.
EagerSession.ResourceCleanupStrategy Steuert, wie TensorFlow-Ressourcen bereinigt werden, wenn sie nicht mehr benötigt werden.

Ausnahmen

TensorFlowException Deaktivierte Ausnahme beim Ausführen von TensorFlow-Diagrammen.