тензорный поток:: Клиентская сессия

#include <client_session.h>

Объект ClientSession позволяет вызывающей стороне управлять оценкой графа TensorFlow, созданного с помощью C++ API.

Краткое содержание

Пример:

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()) { ... }

Конструкторы и деструкторы

ClientSession (const Scope & scope, const string & target)
Создайте новый сеанс для оценки графа, содержащегося в scope , подключившись к среде выполнения TensorFlow, указанной target .
ClientSession (const Scope & scope)
То же, что и выше, но в качестве целевой спецификации используйте пустую строку ("").
ClientSession (const Scope & scope, const SessionOptions & session_options)
Создайте новый сеанс, настроив его с помощью session_options .
~ClientSession ()

Публичные типы

CallableHandle определение типа
int64
Дескриптор подграфа, созданный с помощью ClientSession::MakeCallable() .
FeedType определение типа
std::unordered_map< Output , Input::Initializer , OutputHash >
Тип данных для представления каналов для вызова Run.

Общественные функции

MakeCallable (const CallableOptions & callable_options, CallableHandle *out_handle)
Создает handle для вызова подграфа, определенного callable_options .
ReleaseCallable ( CallableHandle handle)
Освобождает ресурсы, связанные с данным handle в этом сеансе.
Run (const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const
Оцените тензоры в fetch_outputs .
Run (const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const
То же, что и выше, но используйте сопоставление inputs в качестве каналов.
Run (const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, const std::vector< Operation > & run_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const
То же, что и выше. Дополнительно запускает операции ins 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
Используйте run_options , чтобы включить профилирование производительности.
RunCallable ( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata)
Вызывает подграф, названный handle с заданными параметрами и входными тензорами.
RunCallable ( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata, const thread::ThreadPoolOptions & options)
Вызывает подграф, названный handle с заданными параметрами и входными тензорами.

Публичные типы

CallableHandle 

int64 CallableHandle

Дескриптор подграфа, созданный с помощью ClientSession::MakeCallable() .

Тип фида 

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

Тип данных для представления каналов для вызова Run.

Это карта объектов Output , возвращаемых оп-конструкторами в значение, которым они будут переданы. См. Input::Initializer для получения подробной информации о том, что можно использовать в качестве значений подачи.

Общественные функции

Клиентская сессия 

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

Создайте новый сеанс для оценки графа, содержащегося в scope , подключившись к среде выполнения TensorFlow, указанной target .

Клиентская сессия 

 ClientSession(
  const Scope & scope
)

То же, что и выше, но в качестве целевой спецификации используйте пустую строку ("").

Клиентская сессия 

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

Создайте новый сеанс, настроив его с помощью session_options .

СделатьCallable 

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

Создает handle для вызова подграфа, определенного callable_options .

ПРИМЕЧАНИЕ. Этот API все еще является экспериментальным и может измениться.

ReleaseCallable 

Status ReleaseCallable(
  CallableHandle handle
)

Освобождает ресурсы, связанные с данным handle в этом сеансе.

ПРИМЕЧАНИЕ. Этот API все еще является экспериментальным и может измениться.

Бегать 

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

Оцените тензоры в fetch_outputs .

Значения возвращаются как объекты Tensor в outputs . Количество и порядок outputs будут соответствовать fetch_outputs .

Бегать 

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

То же, что и выше, но используйте сопоставление inputs в качестве каналов.

Бегать 

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

То же, что и выше. Дополнительно запускает операции ins run_outputs .

Бегать 

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

Используйте run_options , чтобы включить профилирование производительности.

run_metadata , если не равно нулю, заполняется результатами профилирования.

RunCallable 

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

Вызывает подграф, названный handle с заданными параметрами и входными тензорами.

Порядок тензоров в feed_tensors должен соответствовать порядку имен в CallableOptions::feed() , а порядок тензоров в fetch_tensors будет соответствовать порядку имен в CallableOptions::fetch() при создании этого подграфа. ПРИМЕЧАНИЕ. Этот API все еще является экспериментальным и может измениться.

RunCallable 

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

Вызывает подграф, названный handle с заданными параметрами и входными тензорами.

Порядок тензоров в feed_tensors должен соответствовать порядку имен в CallableOptions::feed() , а порядок тензоров в fetch_tensors будет соответствовать порядку имен в CallableOptions::fetch() при создании этого подграфа. ПРИМЕЧАНИЕ. Этот API все еще является экспериментальным и может измениться.

~Клиентская сессия 

 ~ClientSession()