تدفق التوتر:: ClientSession

#include <client_session.h>

يتيح كائن ClientSession للمتصل قيادة تقييم الرسم البياني TensorFlow الذي تم إنشاؤه باستخدام واجهة برمجة تطبيقات C++.

ملخص

مثال: 

Scope root = Scope::NewRootScope();
auto a = Placeholder(root, DT_INT32);
auto c = Add(root, a, {41});

ClientSession session(root);
std::vector

البنائين والمدمرين

ClientSession (const Scope & scope, const string & target)
قم بإنشاء جلسة جديدة لتقييم الرسم البياني الموجود في scope من خلال الاتصال بوقت تشغيل TensorFlow المحدد بواسطة target .
ClientSession (const Scope & scope)
كما هو مذكور أعلاه، ولكن استخدم السلسلة الفارغة ("") كمواصفة الهدف.
ClientSession (const Scope & scope, const SessionOptions & session_options)
قم بإنشاء جلسة جديدة، وقم بتكوينها باستخدام session_options .
~ClientSession ()

أنواع عامة

CallableHandle typedef
int64
مؤشر إلى رسم بياني فرعي، تم إنشاؤه باستخدام ClientSession::MakeCallable() .
FeedType typedef
std::unordered_map< Output , Input::Initializer , OutputHash >
نوع بيانات لتمثيل الخلاصات لمكالمة التشغيل.

الوظائف العامة

MakeCallable (const CallableOptions & callable_options, CallableHandle *out_handle)
ينشئ handle لاستدعاء الرسم البياني الفرعي المحدد بواسطة callable_options .
ReleaseCallable ( CallableHandle handle)
يقوم بتحرير الموارد المرتبطة handle المحدد في هذه الجلسة.
Run (const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const
تقييم الموترات في fetch_outputs .
Run (const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const
كما هو مذكور أعلاه، ولكن استخدم التعيين في inputs كخلاصات.
Run (const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, const std::vector< Operation > & run_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const
نفس ما ورد أعلاه. بالإضافة إلى تشغيل العمليات الإضافية 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
استخدم run_options لتشغيل ملفات تعريف الأداء.
RunCallable ( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata)
يستدعي الرسم البياني الفرعي المسمى بواسطة handle مع الخيارات المحددة وموترات الإدخال.
RunCallable ( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata, const thread::ThreadPoolOptions & options)
يستدعي الرسم البياني الفرعي المسمى بواسطة handle مع الخيارات المحددة وموترات الإدخال.

أنواع عامة

CallableHandle

int64 CallableHandle

مؤشر إلى رسم بياني فرعي، تم إنشاؤه باستخدام ClientSession::MakeCallable() .

نوع التغذية

std::unordered_map< Output, Input::Initializer, OutputHash > FeedType

نوع بيانات لتمثيل الخلاصات لمكالمة التشغيل.

هذه خريطة لكائنات Output التي تم إرجاعها بواسطة المنشئين التشغيليين إلى القيمة التي سيتم إطعامهم بها. راجع Input::Initializer للحصول على تفاصيل حول ما يمكن استخدامه كقيم موجزة.

الوظائف العامة

ClientSession

 ClientSession(
  const Scope & scope,
  const string & target
)

قم بإنشاء جلسة جديدة لتقييم الرسم البياني الموجود في scope من خلال الاتصال بوقت تشغيل TensorFlow المحدد بواسطة target .

ClientSession

 ClientSession(
  const Scope & scope
)

كما هو مذكور أعلاه، ولكن استخدم السلسلة الفارغة ("") كمواصفة الهدف.

ClientSession

 ClientSession(
  const Scope & scope,
  const SessionOptions & session_options
)

قم بإنشاء جلسة جديدة، وقم بتكوينها باستخدام session_options .

MakeCallable

Status MakeCallable(
  const CallableOptions & callable_options,
  CallableHandle *out_handle
)

ينشئ handle لاستدعاء الرسم البياني الفرعي المحدد بواسطة callable_options .

ملاحظة: لا تزال واجهة برمجة التطبيقات هذه تجريبية وقد تتغير.

ReleaseCallable

Status ReleaseCallable(
  CallableHandle handle
)

يقوم بتحرير الموارد المرتبطة handle المحدد في هذه الجلسة.

ملاحظة: لا تزال واجهة برمجة التطبيقات هذه تجريبية وقد تتغير.

يجري

Status Run(
  const std::vector< Output > & fetch_outputs,
  std::vector< Tensor > *outputs
) const

تقييم الموترات في fetch_outputs .

يتم إرجاع القيم ككائنات Tensor في outputs . سيتطابق عدد outputs وترتيبها مع fetch_outputs .

يجري

Status Run(
  const FeedType & inputs,
  const std::vector< Output > & fetch_outputs,
  std::vector< Tensor > *outputs
) const

كما هو مذكور أعلاه، ولكن استخدم التعيين في inputs كخلاصات.

يجري

Status Run(
  const FeedType & inputs,
  const std::vector< Output > & fetch_outputs,
  const std::vector< Operation > & run_outputs,
  std::vector< Tensor > *outputs
) const

نفس ما ورد أعلاه. بالإضافة إلى تشغيل العمليات الإضافية run_outputs .

يجري

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

استخدم run_options لتشغيل ملفات تعريف الأداء.

يتم ملء run_metadata ، إن لم يكن فارغًا، بنتائج التوصيف.

RunCallable

Status RunCallable(
  CallableHandle handle,
  const std::vector< Tensor > & feed_tensors,
  std::vector< Tensor > *fetch_tensors,
  RunMetadata *run_metadata
)

يستدعي الرسم البياني الفرعي المسمى بواسطة handle مع الخيارات المحددة وموترات الإدخال.

يجب أن يتطابق ترتيب الموترات في feed_tensors مع ترتيب الأسماء في CallableOptions::feed() وسيتطابق ترتيب الموترات في fetch_tensors مع ترتيب الأسماء في CallableOptions::fetch() عند إنشاء هذا الرسم البياني الفرعي. ملاحظة: لا تزال واجهة برمجة التطبيقات هذه تجريبية وقد تتغير.

RunCallable

Status RunCallable(
  CallableHandle handle,
  const std::vector< Tensor > & feed_tensors,
  std::vector< Tensor > *fetch_tensors,
  RunMetadata *run_metadata,
  const thread::ThreadPoolOptions & options
)

يستدعي الرسم البياني الفرعي المسمى بواسطة handle مع الخيارات المحددة وموترات الإدخال.

يجب أن يتطابق ترتيب الموترات في feed_tensors مع ترتيب الأسماء في CallableOptions::feed() وسيتطابق ترتيب الموترات في fetch_tensors مع ترتيب الأسماء في CallableOptions::fetch() عند إنشاء هذا الرسم البياني الفرعي. ملاحظة: لا تزال واجهة برمجة التطبيقات هذه تجريبية وقد تتغير.

~ جلسة العميل

 ~ClientSession()