tensorflow:: ClientSession
#include <client_session.h> Um objeto ClientSession permite que o chamador conduza a avaliação do gráfico do TensorFlow construído com a API C++.
Resumo
Exemplo:
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()) { ... }   | Construtores e Destruidores | |
|---|---|
| ClientSession (const Scope & scope, const string & target) Crie uma nova sessão para avaliar o gráfico contido no  scopeconectando-se ao tempo de execução do TensorFlow especificado portarget. | |
| ClientSession (const Scope & scope) O mesmo que acima, mas use a string vazia ("") como a especificação de destino. | |
| ClientSession (const Scope & scope, const SessionOptions & session_options) Crie uma nova sessão, configurando-a com  session_options. | |
| ~ClientSession () | 
| Tipos públicos | |
|---|---|
| CallableHandle | typedef int64 Um identificador para um subgrafo, criado com  ClientSession::MakeCallable(). | 
| FeedType | typedef std::unordered_map< Output , Input::Initializer , OutputHash > Um tipo de dados para representar feeds para uma chamada Run.  | 
| Funções públicas | |
|---|---|
| MakeCallable (const CallableOptions & callable_options, CallableHandle *out_handle) | Status Cria um  handlepara chamar o subgrafo definido porcallable_options. | 
| ReleaseCallable ( CallableHandle handle) | Status Libera recursos associados ao  handlefornecido nesta sessão. | 
| Run (const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const | Status Avalie os tensores em  fetch_outputs. | 
| Run (const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const | Status O mesmo que acima, mas use o mapeamento nas  inputscomo feeds. | 
| Run (const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, const std::vector< Operation > & run_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const | Status O mesmo que acima. Além disso, executa as operações 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 Use  run_optionspara ativar a criação de perfil de desempenho. | 
| 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 O mesmo que acima. | 
| RunCallable ( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata) | Status Invoca o subgrafo nomeado por  handlecom as opções e tensores de entrada fornecidos. | 
| RunCallable ( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata, const thread::ThreadPoolOptions & options) | Status Invoca o subgrafo nomeado por  handlecom as opções e tensores de entrada fornecidos. | 
Tipos públicos
CallableHandle
int64 CallableHandle
 Um identificador para um subgrafo, criado com ClientSession::MakeCallable() . 
Tipo de alimentação
std::unordered_map< Output, Input::Initializer, OutputHash > FeedType
Um tipo de dados para representar feeds para uma chamada Run.
 Este é um mapa de objetos de Output retornados por op-constructors para o valor para alimentá-los. Consulte Input::Initializer para obter detalhes sobre o que pode ser usado como valores de feed.
Funções públicas
ClientSession
ClientSession( const Scope & scope, const string & target )
 Crie uma nova sessão para avaliar o gráfico contido no scope conectando-se ao tempo de execução do TensorFlow especificado por target . 
ClientSession
ClientSession( const Scope & scope )
O mesmo que acima, mas use a string vazia ("") como a especificação de destino.
ClientSession
ClientSession( const Scope & scope, const SessionOptions & session_options )
 Crie uma nova sessão, configurando-a com session_options . 
Tornar Chamado
Status MakeCallable( const CallableOptions & callable_options, CallableHandle *out_handle )
 Cria um handle para chamar o subgrafo definido por callable_options .
NOTA: Esta API ainda é experimental e pode sofrer alterações.
LiberaçãoLivável
Status ReleaseCallable( CallableHandle handle )
 Libera recursos associados ao handle fornecido nesta sessão.
NOTA: Esta API ainda é experimental e pode sofrer alterações.
Corre
Status Run( const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs ) const
 Avalie os tensores em fetch_outputs .
 Os valores são retornados como objetos Tensor nas outputs . O número e a ordem das outputs corresponderão a fetch_outputs . 
Corre
Status Run( const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs ) const
 O mesmo que acima, mas use o mapeamento nas inputs como feeds. 
Corre
Status Run( const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, const std::vector< Operation > & run_outputs, std::vector< Tensor > *outputs ) const
 O mesmo que acima. Além disso, executa as operações ins run_outputs . 
Corre
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
 Use run_options para ativar a criação de perfil de desempenho.
 run_metadata , se não for nulo, será preenchido com os resultados da criação de perfil. 
Corre
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
O mesmo que acima.
Além disso, permite ao usuário fornecer implementação de threadpool personalizada por meio de ThreadPoolOptions.
RunCallable
Status RunCallable( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata )
 Invoca o subgrafo nomeado por handle com as opções e tensores de entrada fornecidos.
 A ordem dos tensores em feed_tensors deve corresponder à ordem dos nomes em CallableOptions::feed() e a ordem dos tensores em fetch_tensors corresponderá à ordem dos nomes em CallableOptions::fetch() quando este subgrafo foi criado. NOTA: Esta API ainda é experimental e pode sofrer alterações. 
RunCallable
Status RunCallable( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata, const thread::ThreadPoolOptions & options )
 Invoca o subgrafo nomeado por handle com as opções e tensores de entrada fornecidos.
 A ordem dos tensores em feed_tensors deve corresponder à ordem dos nomes em CallableOptions::feed() e a ordem dos tensores em fetch_tensors corresponderá à ordem dos nomes em CallableOptions::fetch() quando este subgrafo foi criado. NOTA: Esta API ainda é experimental e pode sofrer alterações. 
~ClientSession
~ClientSession()