tensorflow::ClientSession

#include <client_session.h>

Объект ClientSession позволяет вызывающей стороне управлять вычислением графа TensorFlow, построенного с помощью API C++.

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 новую сессию для оценки графа, содержащегося в scope , подключившись к среде выполнения TensorFlow, указанной в target .
ClientSession (const Scope & scope) Аналогично предыдущему примеру, но в качестве целевого параметра используйте пустую строку ("").
ClientSession (const Scope & scope, const SessionOptions & session_options) Создайте новую сессию, настроив её с помощью session_options .
~ClientSession ()

Общедоступные типы
CallableHandle	typedef int64 Дескриптор подграфа, созданный с помощью ClientSession::MakeCallable() .
FeedType	typedef std::unordered_map< Output , Input::Initializer , OutputHash > Тип данных для представления потоков данных, передаваемых в вызов функции Run.

Общественные функции
MakeCallable (const CallableOptions & callable_options, CallableHandle *out_handle)	Status Создает handle для вызова подграфа, определенного параметром callable_options .
ReleaseCallable ( CallableHandle handle)	Status Освобождает ресурсы, связанные с указанным handle в данной сессии.
Run (const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const	Status Оцените тензоры в fetch_outputs .
Run (const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const	Status Аналогично предыдущему примеру, но в качестве потоков данных используйте сопоставление во inputs .
Run (const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, const std::vector< Operation > & run_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const	Status Аналогично вышеописанному. Дополнительно выполняет операции, указанные в 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 Используйте run_options для включения профилирования производительности.
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 То же самое, что и выше.
RunCallable ( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata)	Status Вызывает подграф, указанный в 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)	Status Вызывает подграф, указанный в handle , с заданными параметрами и входными тензорами.

Общедоступные типы

CallableHandle

int64 CallableHandle

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

Тип корма

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

Тип данных для представления потоков данных, передаваемых в вызов функции Run.

Это карта объектов Output возвращаемых конструкторами операций, со значениями, которые им передаются. Подробную информацию о том, какие значения можно использовать в качестве входных данных, см. в Input::Initializer

Общественные функции

Клиентская сессия

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

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

Клиентская сессия

 ClientSession(
  const Scope & scope
)

Аналогично предыдущему примеру, но в качестве целевого параметра используйте пустую строку ("").

Клиентская сессия

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

Создайте новую сессию, настроив её с помощью session_options .

MakeCallable

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

Создает handle для вызова подграфа, определенного параметром callable_options .

Примечание: Данный API находится в экспериментальной стадии и может быть изменен.

ReleaseCallable

Status ReleaseCallable(
  CallableHandle handle
)

Освобождает ресурсы, связанные с указанным handle в данной сессии.

Примечание: Данный API находится в экспериментальной стадии и может быть изменен.

Бегать

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

Оцените тензоры в fetch_outputs .

Значения возвращаются в виде объектов Tensor в outputs . Количество и порядок outputs будут соответствовать значению fetch_outputs .

Бегать

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

Аналогично предыдущему примеру, но в качестве потоков данных используйте сопоставление во inputs .

Бегать

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

Аналогично вышеописанному. Дополнительно выполняет операции, указанные в функции 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 для включения профилирования производительности.

run_metadata , если он не равен null, заполняется результатами профилирования.

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 thread::ThreadPoolOptions & threadpool_options
) const 

То же самое, что и выше.

Кроме того, позволяет пользователю указать собственную реализацию пула потоков с помощью ThreadPoolOptions.

RunCallable

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

Вызывает подграф, указанный в handle , с заданными параметрами и входными тензорами.

Порядок тензоров в feed_tensors должен совпадать с порядком имен в CallableOptions::feed() , а порядок тензоров в fetch_tensors будет совпадать с порядком имен в CallableOptions::fetch() на момент создания этого подграфа. ПРИМЕЧАНИЕ: Этот API все еще экспериментальный 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, указанный в handle , с заданными параметрами и входными тензорами.

Порядок тензоров в feed_tensors должен совпадать с порядком имен в CallableOptions::feed() , а порядок тензоров в fetch_tensors будет совпадать с порядком имен в CallableOptions::fetch() на момент создания этого подграфа. ПРИМЕЧАНИЕ: Этот API все еще экспериментальный и может измениться.

~КлиентскаяСессия

 ~ClientSession()