টেনসরফ্লো :: ক্লায়েন্ট সেশন

#include <client_session.h>

একটি ClientSession অবজেক্ট কলকারীকে C++ API-এর সাহায্যে নির্মিত টেনসরফ্লো গ্রাফের মূল্যায়ন করতে দেয়।

সারাংশ

উদাহরণ:

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

ClientSession session(root);
std::vector outputs;

Status s = session.Run({ {a, {1}} }, {c}, &outputs);
if (!s.ok()) { ... }  

কনস্ট্রাক্টর এবং ডেস্ট্রাক্টর
ClientSession (const Scope & scope, const string & target) target দ্বারা নির্দিষ্ট করা TensorFlow রানটাইমের সাথে সংযোগ করে scope মধ্যে থাকা গ্রাফটি মূল্যায়ন করার জন্য একটি নতুন সেশন তৈরি করুন।
ClientSession (const Scope & scope) উপরের মতই, কিন্তু লক্ষ্য স্পেসিফিকেশন হিসাবে খালি স্ট্রিং ("") ব্যবহার করুন।
ClientSession (const Scope & scope, const SessionOptions & session_options) একটি নতুন সেশন তৈরি করুন, এটি session_options দিয়ে কনফিগার করুন।
~ClientSession ()

পাবলিক প্রকার
CallableHandle	typedef int64 একটি সাবগ্রাফের হ্যান্ডেল, ClientSession::MakeCallable() দিয়ে তৈরি।
FeedType	typedef std::unordered_map< Output , Input::Initializer , OutputHash > একটি রান কলে ফিড প্রতিনিধিত্ব করার জন্য একটি ডাটা টাইপ।

পাবলিক ফাংশন
MakeCallable (const CallableOptions & callable_options, CallableHandle *out_handle)	Status callable_options দ্বারা সংজ্ঞায়িত সাবগ্রাফ আহ্বান করার জন্য একটি handle তৈরি করে।
ReleaseCallable ( CallableHandle handle)	Status এই সেশনে প্রদত্ত handle সাথে সম্পর্কিত সংস্থান প্রকাশ করে।
Run (const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const	Status fetch_outputs এ টেনসর মূল্যায়ন করুন।
Run (const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const	Status উপরের মতই, কিন্তু ফিড হিসাবে inputs ম্যাপিং ব্যবহার করুন।
Run (const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, const std::vector< Operation > & run_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const	Status উপরের হিসাবে একই. অতিরিক্তভাবে run_outputs ইনস অপারেশন চালায়।
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	Status পারফরম্যান্স প্রোফাইলিং চালু করতে run_options ব্যবহার করুন।
RunCallable ( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata)	Status প্রদত্ত বিকল্প এবং ইনপুট টেনসর সহ handle দ্বারা নামযুক্ত সাবগ্রাফকে আহ্বান করে।
RunCallable ( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata, const thread::ThreadPoolOptions & options)	Status প্রদত্ত বিকল্প এবং ইনপুট টেনসর সহ handle দ্বারা নামযুক্ত সাবগ্রাফকে আহ্বান করে।

পাবলিক প্রকার

কলযোগ্য হ্যান্ডেল

int64 CallableHandle

একটি সাবগ্রাফের হ্যান্ডেল, ClientSession::MakeCallable() দিয়ে তৈরি।

ফিড টাইপ

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

একটি রান কলে ফিড প্রতিনিধিত্ব করার জন্য একটি ডাটা টাইপ।

এটি Output অবজেক্টের একটি মানচিত্র যা অপ-কনস্ট্রাক্টরদের দ্বারা তাদের খাওয়ানোর মান অনুযায়ী ফেরত দেওয়া হয়। ফিড মান হিসাবে কি ব্যবহার করা যেতে পারে তার বিশদ বিবরণের জন্য Input::Initializer দেখুন।

পাবলিক ফাংশন

ক্লায়েন্ট সেশন

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

target দ্বারা নির্দিষ্ট করা TensorFlow রানটাইমের সাথে সংযোগ করে scope মধ্যে থাকা গ্রাফটি মূল্যায়ন করার জন্য একটি নতুন সেশন তৈরি করুন।

ক্লায়েন্ট সেশন

 ClientSession(
  const Scope & scope
)

উপরের মতই, কিন্তু লক্ষ্য স্পেসিফিকেশন হিসাবে খালি স্ট্রিং ("") ব্যবহার করুন।

ক্লায়েন্ট সেশন

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

একটি নতুন সেশন তৈরি করুন, এটি session_options দিয়ে কনফিগার করুন।

MakeCallable

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

callable_options দ্বারা সংজ্ঞায়িত সাবগ্রাফ আহ্বান করার জন্য একটি handle তৈরি করে।

দ্রষ্টব্য: এই API এখনও পরীক্ষামূলক এবং পরিবর্তিত হতে পারে।

ReleaseCallable

Status ReleaseCallable(
  CallableHandle handle
)

এই সেশনে প্রদত্ত handle সাথে সম্পর্কিত সংস্থান প্রকাশ করে।

দ্রষ্টব্য: এই API এখনও পরীক্ষামূলক এবং পরিবর্তিত হতে পারে।

চালান

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

fetch_outputs এ টেনসর মূল্যায়ন করুন।

outputs Tensor বস্তু হিসাবে মানগুলি ফেরত দেওয়া হয়। outputs সংখ্যা এবং ক্রম fetch_outputs সাথে মিলবে।

চালান

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

উপরের মতই, কিন্তু ফিড হিসাবে inputs ম্যাপিং ব্যবহার করুন।

চালান

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

উপরের হিসাবে একই. অতিরিক্তভাবে run_outputs ইনস অপারেশন চালায়।

চালান

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 

পারফরম্যান্স প্রোফাইলিং চালু করতে run_options ব্যবহার করুন।

run_metadata , শূন্য না হলে, প্রোফাইলিং ফলাফল দিয়ে পূর্ণ করা হয়।

রানকলযোগ্য

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

প্রদত্ত বিকল্প এবং ইনপুট টেনসর সহ handle দ্বারা নামযুক্ত সাবগ্রাফকে আহ্বান করে।

feed_tensors এ টেনসরের ক্রম অবশ্যই CallableOptions::feed() এর নামের ক্রমটির সাথে মিলবে এবং fetch_tensors এ টেনসরের ক্রম CallableOptions::fetch() এর নামের ক্রমটির সাথে মিলবে যখন এই সাবগ্রাফটি তৈরি করা হয়েছিল। দ্রষ্টব্য: এই API এখনও পরীক্ষামূলক এবং পরিবর্তিত হতে পারে।

রানকলযোগ্য

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

প্রদত্ত বিকল্প এবং ইনপুট টেনসর সহ handle দ্বারা নামযুক্ত সাবগ্রাফকে আহ্বান করে।

feed_tensors এ টেনসরের ক্রম অবশ্যই CallableOptions::feed() এর নামের ক্রমটির সাথে মিলবে এবং fetch_tensors এ টেনসরের ক্রম CallableOptions::fetch() এর নামের ক্রমটির সাথে মিলবে যখন এই সাবগ্রাফটি তৈরি করা হয়েছিল। দ্রষ্টব্য: এই API এখনও পরীক্ষামূলক এবং পরিবর্তিত হতে পারে।

~ক্লায়েন্টসেশন

 ~ClientSession()