tensorflow:: SesjaKlienta

#include <client_session.h>

Obiekt ClientSession umożliwia wywołującemu sterowanie oceną grafu TensorFlow skonstruowanego za pomocą interfejsu API C++.

Streszczenie

Przykład:

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()) { ... }  

Konstruktory i destruktory
ClientSession (const Scope & scope, const string & target) Utwórz nową sesję, aby ocenić wykres zawarty w scope , łącząc się ze środowiskiem wykonawczym TensorFlow określonym przez target .
ClientSession (const Scope & scope) Tak samo jak powyżej, ale użyj pustego ciągu ("") jako specyfikacji celu.
ClientSession (const Scope & scope, const SessionOptions & session_options) Utwórz nową sesję, konfigurując ją za pomocą session_options .
~ClientSession ()

Typy publiczne
CallableHandle	typedef int64 Uchwyt podgrafu utworzony za pomocą ClientSession::MakeCallable() .
FeedType	typedef std::unordered_map< Output , Input::Initializer , OutputHash > Typ danych reprezentujący kanały informacyjne dla wywołania Run.

Funkcje publiczne
MakeCallable (const CallableOptions & callable_options, CallableHandle *out_handle)	Status Tworzy handle do wywoływania podgrafu zdefiniowanego przez callable_options .
ReleaseCallable ( CallableHandle handle)	Status Zwalnia zasoby powiązane z danym handle w tej sesji.
Run (const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const	Status Oceń tensory w fetch_outputs .
Run (const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const	Status Tak samo jak powyżej, ale użyj mapowania w inputs jako kanałów.
Run (const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, const std::vector< Operation > & run_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const	Status Tak samo jak powyżej. Dodatkowo uruchamia operacje 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 Użyj run_options , aby włączyć profilowanie wydajności.
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 Tak samo jak powyżej.
RunCallable ( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata)	Status Wywołuje podgraf o nazwie handle z podanymi opcjami i tensorami wejściowymi.
RunCallable ( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata, const thread::ThreadPoolOptions & options)	Status Wywołuje podgraf o nazwie handle z podanymi opcjami i tensorami wejściowymi.

Typy publiczne

Wywoływalny uchwyt

int64 CallableHandle

Uchwyt podgrafu utworzony za pomocą ClientSession::MakeCallable() .

Typ kanału

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

Typ danych reprezentujący kanały informacyjne dla wywołania Run.

To jest mapa obiektów Output zwracanych przez konstruktory operacji do wartości, którą mają być im przekazywane. Szczegóły na temat tego, co może być używane jako wartości przekazywane, można znaleźć w Input::Initializer

Funkcje publiczne

Sesja klienta

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

Utwórz nową sesję, aby ocenić wykres zawarty w scope , łącząc się ze środowiskiem wykonawczym TensorFlow określonym przez target .

Sesja klienta

 ClientSession(
  const Scope & scope
)

Tak samo jak powyżej, ale użyj pustego ciągu ("") jako specyfikacji celu.

Sesja klienta

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

Utwórz nową sesję, konfigurując ją za pomocą session_options .

Utwórz możliwość wywołania

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

Tworzy handle do wywoływania podgrafu zdefiniowanego przez callable_options .

UWAGA: To API jest nadal w fazie eksperymentalnej i może ulec zmianie.

ReleaseCallable

Status ReleaseCallable(
  CallableHandle handle
)

Zwalnia zasoby powiązane z danym handle w tej sesji.

UWAGA: To API jest nadal w fazie eksperymentalnej i może ulec zmianie.

Uruchomić

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

Oceń tensory w fetch_outputs .

Wartości są zwracane jako obiekty Tensor w outputs . Liczba i kolejność outputs będzie zgodna z fetch_outputs .

Uruchomić

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

Tak samo jak powyżej, ale użyj mapowania w inputs jako kanałów.

Uruchomić

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

Tak samo jak powyżej. Dodatkowo uruchamia operacje ins run_outputs .

Uruchomić

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 

Użyj run_options , aby włączyć profilowanie wydajności.

run_metadata , jeśli nie jest nullem, zostaje wypełniona wynikami profilowania.

Uruchomić

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 

Tak samo jak powyżej.

Dodatkowo umożliwia użytkownikowi dostarczenie niestandardowej implementacji puli wątków za pomocą ThreadPoolOptions.

RunCallable

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

Wywołuje podgraf o nazwie handle z podanymi opcjami i tensorami wejściowymi.

Kolejność tensorów w feed_tensors musi być zgodna z kolejnością nazw w CallableOptions::feed() , a kolejność tensorów w fetch_tensors będzie zgodna z kolejnością nazw w CallableOptions::fetch() podczas tworzenia tego podgrafu. UWAGA: To API jest wciąż w fazie eksperymentalnej i może ulec zmianie.

RunCallable

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

Wywołuje podgraf o nazwie handle z podanymi opcjami i tensorami wejściowymi.

Kolejność tensorów w feed_tensors musi być zgodna z kolejnością nazw w CallableOptions::feed() , a kolejność tensorów w fetch_tensors będzie zgodna z kolejnością nazw w CallableOptions::fetch() podczas tworzenia tego podgrafu. UWAGA: To API jest wciąż w fazie eksperymentalnej i może ulec zmianie.

~Sesja klienta

 ~ClientSession()