Définit des classes pour créer, enregistrer, charger et exécuter des modèles TensorFlow.
AVERTISSEMENT : L'API est actuellement expérimentale et n'est pas couverte par les garanties de stabilité de l'API TensorFlow. Voir README.md pour les instructions d'installation.
L'exemple LabelImage démontre l'utilisation de cette API pour classer des images à l'aide d'un réseau neuronal convolutif d'architecture Inception pré-entraîné. Ça démontre:
- Construction de graphique : utilisation de la classe OperationBuilder pour construire un graphique afin de décoder, redimensionner et normaliser une image JPEG.
- Chargement du modèle : utilisation de Graph.importGraphDef() pour charger un modèle Inception pré-entraîné.
- Exécution de graphiques : utilisation d'une session pour exécuter les graphiques et trouver la meilleure étiquette pour une image.
Des exemples supplémentaires peuvent être trouvés dans le référentiel tensorflow/java GitHub.
Interfaces
| Environnement d'exécution | Définit un environnement pour créer et exécuter Operation TensorFlow. |
| Graph.WhileSubgraphBuilder | Utilisé pour instancier une classe abstraite qui remplace la méthode buildSubgraph pour créer un sous-graphe conditionnel ou corporel pour une boucle while. |
| Opérande <T> | Interface implémentée par les opérandes d'une opération TensorFlow. |
| Opération | Effectue des calculs sur les tenseurs. |
| OpérationBuilder | Un constructeur pour Operation s. |
Des classes
| Session impatiente | Un environnement pour exécuter des opérations TensorFlow avec impatience. |
| DésireuxSession.Options | |
| Graphique | Un graphique de flux de données représentant un calcul TensorFlow. |
| GraphOperation | Implémentation d'une Operation ajoutée en tant que nœud à un Graph . |
| GraphOperationBuilder | Un OperationBuilder pour ajouter des GraphOperation à un Graph . |
| Sortie <T> | Un handle symbolique vers un tenseur produit par un Operation . |
| BundleModèleEnregistré | SavedModelBundle représente un modèle chargé depuis le stockage. |
| SavedModelBundle.Loader | Options de chargement d'un SavedModel. |
| Serveur | Un serveur TensorFlow en cours, à utiliser dans la formation distribuée. |
| Session | Pilote pour l’exécution Graph . |
| Session.Exécuter | Tenseurs de sortie et métadonnées obtenues lors de l'exécution d'une session. |
| Session.Runner | Exécutez Operation s et évaluez Tensors . |
| Forme | La forme peut-être partiellement connue d'un tenseur produit par une opération. |
| Tenseur <T> | Un tableau multidimensionnel typé statiquement dont les éléments sont d'un type décrit par T. |
| TensorFlow | Méthodes utilitaires statiques décrivant le runtime TensorFlow. |
| Tenseurs | Méthodes d'usine de type sécurisé pour créer des objets Tensor . |
Énumérations
| Type de données | Représente le type d'éléments dans un Tensor sous forme d'énumération. |
| EagerSession.DevicePlacementPolicy | Contrôle comment agir lorsque nous essayons d'exécuter une opération sur un appareil donné mais que certains tenseurs d'entrée ne sont pas sur cet appareil. |
| EagerSession.ResourceCleanupStrategy | Contrôle la manière dont les ressources TensorFlow sont nettoyées lorsqu'elles ne sont plus nécessaires. |
Des exceptions
| TensorFlowException | Exception non cochée levée lors de l'exécution de TensorFlow Graphs. |