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TensorFlow मॉडल बनाने, सहेजने, लोड करने और निष्पादित करने के लिए कक्षाओं को परिभाषित करता है।

चेतावनी : वर्तमान में एपीआई प्रयोगात्मक है और TensorFlow API स्थिरता गारंटी द्वारा कवर नहीं किया गया है। स्थापना निर्देशों के लिए README.md देखें।

LabelImage उदाहरण एक पूर्व प्रशिक्षित का उपयोग कर वर्गीकृत छवियों को यह API के उपयोग को दर्शाता है इंसेप्शन वास्तुकला convolutional तंत्रिका नेटवर्क। यह दर्शाता है:

  • ग्राफ़ निर्माण: जेपीईजी छवि को डीकोड, आकार बदलने और सामान्य करने के लिए एक ग्राफ का निर्माण करने के लिए ऑपरेशनब्युटरी क्लास का उपयोग करना।
  • मॉडल लोडिंग: पूर्व-प्रशिक्षित इनसेप्शन मॉडल को लोड करने के लिए Graph.importGraphDef () का उपयोग करना।
  • ग्राफ़ निष्पादन: ग्राफ़ को निष्पादित करने के लिए एक सत्र का उपयोग करना और एक छवि के लिए सबसे अच्छा लेबल ढूंढना।

इंटरफेस

निष्पादन TensorFlow Operation s बनाने और क्रियान्वित करने के लिए एक वातावरण को परिभाषित करता है।
आलेख एक अमूर्त वर्ग का उपयोग करने के लिए उपयोग किया जाता है जो बिल्ड लूप के लिए एक सशर्त या बॉडी सबग्राफ का निर्माण करता है।
ऑपरेंड <टी> TensorFlow ऑपरेशन के ऑपरेंड द्वारा कार्यान्वित इंटरफ़ेस।
ऑपरेशन Tensors पर अभिकलन करता है।
ऑपरेशनबाली Operation लिए एक बिल्डर एस।

कक्षाओं

उत्सुकता TensorFlow संचालन को उत्सुकता से निष्पादित करने के लिए एक वातावरण।
EagerSession.Options
ग्राफ़ एक डेटा प्रवाह ग्राफ एक TensorFlow अभिकलन का प्रतिनिधित्व करता है।
रेखांकन एक Operation लिए कार्यान्वयन एक नोड के रूप में एक Graph जोड़ा गया।
ग्राफऑपरेशनब्यूलर एक OperationBuilder जोड़ने के लिए GraphOperation एक करने के लिए एस Graph ।
आउटपुट <टी> एक Operation द्वारा उत्पादित एक टेंसर को एक प्रतीकात्मक संभाल।
सावेदमोदलबल SavedModelBundle संग्रहण से लोड किए गए मॉडल का प्रतिनिधित्व करता है।
सवेदमोडल बंडले.लाडर एक SavedModel लोड करने के लिए विकल्प।
सर्वर वितरित प्रशिक्षण में उपयोग के लिए एक इन-प्रोसेस TensorFlow सर्वर।
अधिवेशन Graph निष्पादन के लिए चालक।
सत्र सत्र को निष्पादित करते समय आउटपुट टेनर्स और मेटाडेटा प्राप्त किया।
सत्र। रनर Operation एस चलाएं और Tensors मूल्यांकन करें।
आकार एक ऑपरेशन द्वारा उत्पादित टेंसर का संभवतः आंशिक रूप से ज्ञात आकार।
टेन्सर <टी> एक सांख्यिकीय रूप से बहु-आयामी सरणी जिसका तत्व टी द्वारा वर्णित प्रकार का है।
TensorFlow TensorFlow रनटाइम का वर्णन स्टैटिक यूटिलिटी मेथड्स।
सेंसर Tensor ऑब्जेक्ट बनाने के लिए टाइप-सुरक्षित फ़ैक्टरी विधियाँ।

एनम

डाटा प्रकार Tensor में एक Enum के रूप में तत्वों के प्रकार का प्रतिनिधित्व करता है।
EagerSession.DevicePlacementPolicy नियंत्रित करता है कि जब हम किसी दिए गए डिवाइस पर ऑपरेशन चलाने की कोशिश करते हैं, लेकिन कुछ इनपुट टेंसर्स उस डिवाइस पर नहीं होते हैं।
EagerSession.ResourceCleanupStrategy नियंत्रित करता है कि कैसे TensorFlow संसाधनों को तब साफ किया जाता है जब उनकी आवश्यकता नहीं होती है।

अपवाद

TensorFlowException TensorFlow रेखांकन निष्पादित करते समय अनियंत्रित अपवाद फेंक दिया गया।