tensorflow::ClientSession

#include <client_session.h>

Un objet ClientSession permet à l'appelant de piloter l'évaluation du graphe TensorFlow construit avec l'API C++.

Résumé

Exemple:

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()) { ... }  

Constructeurs et destructeurs
ClientSession (const Scope & scope, const string & target) Créez une nouvelle session pour évaluer le graphe contenu dans scope en vous connectant à l'environnement d'exécution TensorFlow spécifié par target .
ClientSession (const Scope & scope) Identique à ce qui précède, mais utilisez la chaîne vide ("") comme spécification cible.
ClientSession (const Scope & scope, const SessionOptions & session_options) Créez une nouvelle session en la configurant avec session_options .
~ClientSession ()

Types publics
CallableHandle	typedef int64 Une référence à un sous-graphe, créée avec ClientSession::MakeCallable() .
FeedType	typedef std::unordered_map< Output , Input::Initializer , OutputHash > Un type de données permettant de représenter les flux d'un appel Run.

fonctions publiques
MakeCallable (const CallableOptions & callable_options, CallableHandle *out_handle)	Status Crée un handle pour invoquer le sous-graphe défini par callable_options .
ReleaseCallable ( CallableHandle handle)	Status Libère les ressources associées au handle donné dans cette session.
Run (const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const	Status Évaluer les tenseurs dans fetch_outputs .
Run (const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const	Status Identique à ce qui précède, mais utilisez le mappage des inputs comme flux.
Run (const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, const std::vector< Operation > & run_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const	Status Identique à ce qui précède. Exécute en outre les opérations dans 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	Status Utilisez run_options pour activer le profilage des performances.
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 thread::ThreadPoolOptions & threadpool_options) const	Status Idem ci-dessus.
RunCallable ( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata)	Status Invoque le sous-graphe nommé par handle avec les options et les tenseurs d'entrée donnés.
RunCallable ( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata, const thread::ThreadPoolOptions & options)	Status Invoque le sous-graphe nommé par handle avec les options et les tenseurs d'entrée donnés.

Types publics

CallableHandle

int64 CallableHandle

Une référence à un sous-graphe, créée avec ClientSession::MakeCallable() .

Type de flux

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

Un type de données permettant de représenter les flux d'un appel Run.

Il s'agit d'une table de correspondance entre les objets Output renvoyés par les constructeurs d'opérations et les valeurs à leur fournir. Consultez Input::Initializer pour plus de détails sur les valeurs d'alimentation possibles.

fonctions publiques

Séance client

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

Créez une nouvelle session pour évaluer le graphe contenu dans scope en vous connectant à l'environnement d'exécution TensorFlow spécifié par target .

Séance client

 ClientSession(
  const Scope & scope
)

Identique à ce qui précède, mais utilisez la chaîne vide ("") comme spécification cible.

Séance client

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

Créez une nouvelle session en la configurant avec session_options .

Rendre appelable

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

Crée un handle pour invoquer le sous-graphe défini par callable_options .

REMARQUE : Cette API est encore expérimentale et peut être modifiée.

ReleaseCallable

Status ReleaseCallable(
  CallableHandle handle
)

Libère les ressources associées au handle donné dans cette session.

REMARQUE : Cette API est encore expérimentale et peut être modifiée.

Courir

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

Évaluer les tenseurs dans fetch_outputs .

Les valeurs sont renvoyées sous forme d'objets Tensor dans outputs . Le nombre et l'ordre des outputs correspondent à fetch_outputs .

Courir

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

Identique à ce qui précède, mais utilisez le mappage des inputs comme flux.

Courir

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

Identique à ce qui précède. Exécute en outre les opérations dans run_outputs .

Courir

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 

Utilisez run_options pour activer le profilage des performances.

Si run_metadata n'est pas nulle, elle est remplie avec les résultats du profilage.

Courir

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 thread::ThreadPoolOptions & threadpool_options
) const 

Idem ci-dessus.

Permet en outre à l'utilisateur de fournir une implémentation personnalisée du pool de threads via ThreadPoolOptions.

ExécuterAppelable

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

Invoque le sous-graphe nommé par handle avec les options et les tenseurs d'entrée donnés.

L'ordre des tenseurs dans feed_tensors doit correspondre à l'ordre des noms dans CallableOptions::feed() , et l'ordre des tenseurs dans fetch_tensors correspond à l'ordre des noms dans CallableOptions::fetch() lors de la création de ce sous-graphe. REMARQUE : Cette API est encore expérimentale et peut être modifiée.

ExécuterAppelable

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

Invoque le sous-graphe nommé par handle avec les options et les tenseurs d'entrée donnés.

L'ordre des tenseurs dans feed_tensors doit correspondre à l'ordre des noms dans CallableOptions::feed() , et l'ordre des tenseurs dans fetch_tensors correspond à l'ordre des noms dans CallableOptions::fetch() lors de la création de ce sous-graphe. REMARQUE : Cette API est encore expérimentale et peut être modifiée.

~Séance avec le client

 ~ClientSession()