aliran tensor:: Sesi Klien
#include <client_session.h>
Objek ClientSession
memungkinkan pemanggil mendorong evaluasi grafik TensorFlow yang dibuat dengan C++ API.
Ringkasan
Contoh:
Scope root = Scope::NewRootScope(); auto a = Placeholder(root, DT_INT32); auto c = Add(root, a, {41}); ClientSession session(root); std::vectoroutputs; Status s = session.Run({ {a, {1} } }, {c}, &outputs); if (!s.ok()) { ... }
Konstruktor dan Destructor | |
---|---|
ClientSession (const Scope & scope, const string & target) Buat sesi baru untuk mengevaluasi grafik yang terdapat dalam scope dengan menghubungkan ke runtime TensorFlow yang ditentukan oleh target . | |
ClientSession (const Scope & scope) Sama seperti di atas, tetapi gunakan string kosong ("") sebagai spesifikasi target. | |
ClientSession (const Scope & scope, const SessionOptions & session_options) Buat sesi baru, konfigurasikan dengan session_options . | |
~ClientSession () |
Tipe publik | |
---|---|
CallableHandle | typedefint64 Pegangan ke subgraf, dibuat dengan ClientSession::MakeCallable() . |
FeedType | typedefstd::unordered_map< Output , Input::Initializer , OutputHash > Tipe data untuk mewakili umpan ke panggilan Jalankan. |
Fungsi publik | |
---|---|
MakeCallable (const CallableOptions & callable_options, CallableHandle *out_handle) | Status Membuat handle untuk memanggil subgraf yang ditentukan oleh callable_options . |
ReleaseCallable ( CallableHandle handle) | Status Melepaskan sumber daya yang terkait dengan handle yang diberikan dalam sesi ini. |
Run (const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const | Status Evaluasi tensor di fetch_outputs . |
Run (const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const | Status Sama seperti di atas, tetapi gunakan pemetaan di inputs sebagai umpan. |
Run (const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, const std::vector< Operation > & run_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const | Status Sama seperti di atas. Selain itu menjalankan operasi 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 | Status Gunakan run_options untuk mengaktifkan profil kinerja. |
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 Sama seperti di atas. |
RunCallable ( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata) | Status Memanggil subgraf yang diberi nama oleh handle dengan opsi yang diberikan dan tensor input. |
RunCallable ( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata, const thread::ThreadPoolOptions & options) | Status Memanggil subgraf yang diberi nama oleh handle dengan opsi yang diberikan dan tensor input. |
Tipe publik
Dapat Dipanggil Menangani
int64 CallableHandle
Pegangan ke subgraf, dibuat dengan ClientSession::MakeCallable()
.
Jenis Umpan
std::unordered_map< Output, Input::Initializer, OutputHash > FeedType
Tipe data untuk mewakili umpan ke panggilan Jalankan.
Ini adalah peta objek Output
yang dikembalikan oleh op-constructors ke nilai untuk memberi mereka makan. Lihat Input::Initializer
untuk detail tentang apa yang dapat digunakan sebagai nilai feed.
Fungsi publik
Sesi Klien
ClientSession( const Scope & scope, const string & target )
Buat sesi baru untuk mengevaluasi grafik yang terdapat dalam scope
dengan menghubungkan ke runtime TensorFlow yang ditentukan oleh target
.
Sesi Klien
ClientSession( const Scope & scope )
Sama seperti di atas, tetapi gunakan string kosong ("") sebagai spesifikasi target.
Sesi Klien
ClientSession( const Scope & scope, const SessionOptions & session_options )
Buat sesi baru, konfigurasikan dengan session_options
.
Buat Dapat Dipanggil
Status MakeCallable( const CallableOptions & callable_options, CallableHandle *out_handle )
Membuat handle
untuk memanggil subgraf yang ditentukan oleh callable_options
.
CATATAN: API ini masih eksperimental dan dapat berubah.
Rilis Dapat Dipanggil
Status ReleaseCallable( CallableHandle handle )
Melepaskan sumber daya yang terkait dengan handle
yang diberikan dalam sesi ini.
CATATAN: API ini masih eksperimental dan dapat berubah.
Lari
Status Run( const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs ) const
Evaluasi tensor di fetch_outputs
.
Nilai dikembalikan sebagai objek Tensor
di outputs
. Jumlah dan urutan outputs
akan cocok fetch_outputs
.
Lari
Status Run( const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs ) const
Sama seperti di atas, tetapi gunakan pemetaan di inputs
sebagai umpan.
Lari
Status Run( const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, const std::vector< Operation > & run_outputs, std::vector< Tensor > *outputs ) const
Sama seperti di atas. Selain itu menjalankan operasi ins run_outputs
.
Lari
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
Gunakan run_options
untuk mengaktifkan profil kinerja.
run_metadata
, jika bukan null, diisi dengan hasil pembuatan profil.
Lari
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
Sama seperti di atas.
Selain itu memungkinkan pengguna untuk menyediakan implementasi threadpool khusus melalui ThreadPoolOptions.
Jalankan Dapat Dipanggil
Status RunCallable( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata )
Memanggil subgraf yang diberi nama oleh handle
dengan opsi yang diberikan dan tensor input.
Urutan tensor di feed_tensors
harus sesuai dengan urutan nama di CallableOptions::feed()
dan urutan tensor di fetch_tensors
akan cocok dengan urutan nama di CallableOptions::fetch()
saat subgraf ini dibuat. CATATAN: API ini masih eksperimental dan dapat berubah.
Jalankan Dapat Dipanggil
Status RunCallable( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata, const thread::ThreadPoolOptions & options )
Memanggil subgraf yang diberi nama oleh handle
dengan opsi yang diberikan dan tensor input.
Urutan tensor di feed_tensors
harus sesuai dengan urutan nama di CallableOptions::feed()
dan urutan tensor di fetch_tensors
akan cocok dengan urutan nama di CallableOptions::fetch()
saat subgraf ini dibuat. CATATAN: API ini masih eksperimental dan dapat berubah.
~Sesi Klien
~ClientSession()