टेंसरफ़्लो:: ग्राहक सत्र

#include <client_session.h>

एक ClientSession ऑब्जेक्ट कॉल करने वाले को C++ API के साथ निर्मित TensorFlow ग्राफ़ का मूल्यांकन करने देता है।

सारांश

उदाहरण:

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()) { ... }  

निर्माता और विध्वंसक
ClientSession (const Scope & scope, const string & target) target द्वारा निर्दिष्ट TensorFlow रनटाइम से कनेक्ट करके scope में शामिल ग्राफ़ का मूल्यांकन करने के लिए एक नया सत्र बनाएं।
ClientSession (const Scope & scope) उपरोक्त के समान, लेकिन लक्ष्य विनिर्देश के रूप में खाली स्ट्रिंग ("") का उपयोग करें।
ClientSession (const Scope & scope, const SessionOptions & session_options) एक नया सत्र बनाएं, इसे session_options के साथ कॉन्फ़िगर करें।
~ClientSession ()

सार्वजनिक प्रकार
CallableHandle	टाइपडेफ़ int64 ClientSession::MakeCallable() के साथ बनाया गया सबग्राफ का एक हैंडल।
FeedType	टाइपडेफ़ std::unordered_map< Output , Input::Initializer , OutputHash > रन कॉल में फ़ीड का प्रतिनिधित्व करने के लिए एक डेटा प्रकार।

सार्वजनिक समारोह
MakeCallable (const CallableOptions & callable_options, CallableHandle *out_handle)	Status callable_options द्वारा परिभाषित सबग्राफ को लागू करने के लिए एक handle बनाता है।
ReleaseCallable ( CallableHandle handle)	Status इस सत्र में दिए गए handle से जुड़े संसाधन जारी करता है।
Run (const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const	Status fetch_outputs में टेंसर का मूल्यांकन करें।
Run (const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const	Status ऊपर जैसा ही है, लेकिन inputs में मैपिंग को फ़ीड के रूप में उपयोग करें।
Run (const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, const std::vector< Operation > & run_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const	Status ऊपर की तरह। इसके अतिरिक्त run_outputs में ऑपरेशन चलाता है।
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 प्रदर्शन प्रोफ़ाइलिंग चालू करने के लिए run_options उपयोग करें।
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 ऊपर की तरह।
RunCallable ( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata)	Status दिए गए विकल्पों और इनपुट टेंसर के साथ handle द्वारा नामित सबग्राफ को आमंत्रित करता है।
RunCallable ( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata, const thread::ThreadPoolOptions & options)	Status दिए गए विकल्पों और इनपुट टेंसर के साथ handle द्वारा नामित सबग्राफ को आमंत्रित करता है।

सार्वजनिक प्रकार

कॉल करने योग्य हैंडल

int64 CallableHandle

ClientSession::MakeCallable() के साथ बनाया गया सबग्राफ का एक हैंडल।

फ़ीड प्रकार

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

रन कॉल में फ़ीड का प्रतिनिधित्व करने के लिए एक डेटा प्रकार।

यह Output ऑब्जेक्ट्स का एक मानचित्र है जो ऑप-कंस्ट्रक्टर्स द्वारा उन्हें फीड करने के लिए मूल्य पर लौटाया जाता है। फ़ीड मान के रूप में क्या उपयोग किया जा सकता है, इसके विवरण के लिए Input::Initializer देखें।

सार्वजनिक समारोह

ग्राहक सत्र

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

target द्वारा निर्दिष्ट TensorFlow रनटाइम से कनेक्ट करके scope में शामिल ग्राफ़ का मूल्यांकन करने के लिए एक नया सत्र बनाएं।

ग्राहक सत्र

 ClientSession(
  const Scope & scope
)

उपरोक्त के समान, लेकिन लक्ष्य विनिर्देश के रूप में खाली स्ट्रिंग ("") का उपयोग करें।

ग्राहक सत्र

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

एक नया सत्र बनाएं, इसे session_options के साथ कॉन्फ़िगर करें।

कॉल करने योग्य बनाएं

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

callable_options द्वारा परिभाषित सबग्राफ को लागू करने के लिए एक handle बनाता है।

नोट: यह एपीआई अभी भी प्रयोगात्मक है और बदल सकती है।

रिलीज कॉल करने योग्य

Status ReleaseCallable(
  CallableHandle handle
)

इस सत्र में दिए गए handle से जुड़े संसाधन जारी करता है।

नोट: यह एपीआई अभी भी प्रयोगात्मक है और बदल सकती है।

दौड़ना

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

fetch_outputs में टेंसर का मूल्यांकन करें।

मान outputs में Tensor ऑब्जेक्ट के रूप में लौटाए जाते हैं। outputs की संख्या और क्रम fetch_outputs मेल खाएगा।

दौड़ना

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

ऊपर जैसा ही है, लेकिन inputs में मैपिंग को फ़ीड के रूप में उपयोग करें।

दौड़ना

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

ऊपर की तरह। इसके अतिरिक्त run_outputs में ऑपरेशन चलाता है।

दौड़ना

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 

प्रदर्शन प्रोफ़ाइलिंग चालू करने के लिए run_options उपयोग करें।

run_metadata , यदि शून्य नहीं है, तो प्रोफ़ाइलिंग परिणामों से भरा जाता है।

दौड़ना

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 

ऊपर की तरह।

इसके अतिरिक्त उपयोगकर्ता को ThreadPoolOptions के माध्यम से कस्टम थ्रेडपूल कार्यान्वयन प्रदान करने की अनुमति देता है।

रनकॉल करने योग्य

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

दिए गए विकल्पों और इनपुट टेंसर के साथ handle द्वारा नामित सबग्राफ को आमंत्रित करता है।

feed_tensors में टेंसरों का क्रम CallableOptions::feed() में नामों के क्रम से मेल खाना चाहिए और जब यह सबग्राफ बनाया गया था, तब fetch_tensors में टेंसरों का क्रम CallableOptions::fetch() में नामों के क्रम से मेल खाना चाहिए। नोट: यह एपीआई अभी भी प्रयोगात्मक है और बदल सकती है।

रनकॉल करने योग्य

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

दिए गए विकल्पों और इनपुट टेंसर के साथ handle द्वारा नामित सबग्राफ को आमंत्रित करता है।

feed_tensors में टेंसरों का क्रम CallableOptions::feed() में नामों के क्रम से मेल खाना चाहिए और जब यह सबग्राफ बनाया गया था, तब fetch_tensors में टेंसरों का क्रम CallableOptions::fetch() में नामों के क्रम से मेल खाना चाहिए। नोट: यह एपीआई अभी भी प्रयोगात्मक है और बदल सकती है।

~क्लाइंटसेशन

 ~ClientSession()