tensorflow::ClientSession

#include <client_session.h>

Un objeto ClientSession permite al llamador controlar la evaluación del grafo de TensorFlow construido con la API de C++.

Resumen

Ejemplo:

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()) { ... }  

Constructores y destructores
ClientSession (const Scope & scope, const string & target) Cree una nueva sesión para evaluar el gráfico contenido en scope conectándose al entorno de ejecución de TensorFlow especificado por target .
ClientSession (const Scope & scope) Igual que lo anterior, pero use la cadena vacía ("") como especificación de destino.
ClientSession (const Scope & scope, const SessionOptions & session_options) Crea una nueva sesión, configurándola con session_options .
~ClientSession ()

Tipos públicos
CallableHandle	definición de tipo int64 Un identificador para un subgrafo, creado con ClientSession::MakeCallable() .
FeedType	definición de tipo std::unordered_map< Output , Input::Initializer , OutputHash > Un tipo de datos para representar las entradas a una llamada Run.

Funciones públicas
MakeCallable (const CallableOptions & callable_options, CallableHandle *out_handle)	Status Crea un handle para invocar el subgrafo definido por callable_options .
ReleaseCallable ( CallableHandle handle)	Status Libera los recursos asociados con el handle especificado en esta sesión.
Run (const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const	Status Evalúa los tensores en fetch_outputs .
Run (const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const	Status Igual que lo anterior, pero usando el mapeo en inputs como feeds.
Run (const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, const std::vector< Operation > & run_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const	Status Igual que lo anterior. Además, ejecuta las operaciones en 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 Utilice run_options para activar el análisis de rendimiento.
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 Igual que lo anterior.
RunCallable ( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata)	Status Invoca el subgrafo nombrado por handle con las opciones y los tensores de entrada dados.
RunCallable ( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata, const thread::ThreadPoolOptions & options)	Status Invoca el subgrafo nombrado por handle con las opciones y los tensores de entrada dados.

Tipos públicos

Identificador invocable

int64 CallableHandle

Un identificador para un subgrafo, creado con ClientSession::MakeCallable() .

Tipo de alimentación

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

Un tipo de datos para representar las entradas a una llamada Run.

Este es un mapa de objetos Output devueltos por los constructores de operaciones y el valor que se les debe proporcionar. Consulte Input::Initializer para obtener más detalles sobre qué se puede usar como valores de entrada.

Funciones públicas

Sesión del cliente

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

Cree una nueva sesión para evaluar el gráfico contenido en scope conectándose al entorno de ejecución de TensorFlow especificado por target .

Sesión del cliente

 ClientSession(
  const Scope & scope
)

Igual que lo anterior, pero use la cadena vacía ("") como especificación de destino.

Sesión del cliente

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

Crea una nueva sesión, configurándola con session_options .

Hacer llamadas

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

Crea un handle para invocar el subgrafo definido por callable_options .

NOTA: Esta API aún es experimental y puede sufrir cambios.

Liberar llamada

Status ReleaseCallable(
  CallableHandle handle
)

Libera los recursos asociados con el handle especificado en esta sesión.

NOTA: Esta API aún es experimental y puede sufrir cambios.

Correr

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

Evalúa los tensores en fetch_outputs .

Los valores se devuelven como objetos Tensor en outputs . El número y el orden de outputs coincidirán con fetch_outputs .

Correr

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

Igual que lo anterior, pero usando el mapeo en inputs como feeds.

Correr

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

Igual que lo anterior. Además, ejecuta las operaciones en run_outputs .

Correr

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 

Utilice run_options para activar el análisis de rendimiento.

Si run_metadata no es nulo, se rellena con los resultados del análisis de rendimiento.

Correr

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 

Igual que lo anterior.

Además, permite al usuario proporcionar una implementación personalizada del grupo de subprocesos a través de ThreadPoolOptions.

Ejecutar invocable

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

Invoca el subgrafo nombrado por handle con las opciones y los tensores de entrada dados.

El orden de los tensores en feed_tensors debe coincidir con el orden de los nombres en CallableOptions::feed() y el orden de los tensores en fetch_tensors coincidirá con el orden de los nombres en CallableOptions::fetch() cuando se creó este subgrafo. NOTA: Esta API aún es experimental y puede cambiar.

Ejecutar invocable

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

Invoca el subgrafo nombrado por handle con las opciones y los tensores de entrada dados.

El orden de los tensores en feed_tensors debe coincidir con el orden de los nombres en CallableOptions::feed() y el orden de los tensores en fetch_tensors coincidirá con el orden de los nombres en CallableOptions::fetch() cuando se creó este subgrafo. NOTA: Esta API aún es experimental y puede cambiar.

~SesiónCliente

 ~ClientSession()