Definisce le classi per creare, salvare, caricare ed eseguire modelli TensorFlow.
ATTENZIONE : l'API è attualmente sperimentale e non è coperta dalle garanzie di stabilità dell'API TensorFlow. Vedere README.md per le istruzioni di installazione.
L'esempio LabelImage dimostra l'uso di questa API per classificare le immagini utilizzando una rete neurale convoluzionale con architettura Inception preaddestrata. Dimostra:
- Costruzione del grafico: utilizzo della classe OperationBuilder per costruire un grafico per decodificare, ridimensionare e normalizzare un'immagine JPEG.
- Caricamento del modello: utilizzo di Graph.importGraphDef() per caricare un modello Inception preaddestrato.
- Esecuzione del grafico: utilizzo di una sessione per eseguire i grafici e trovare l'etichetta migliore per un'immagine.
Ulteriori esempi possono essere trovati nel repository GitHub tensorflow/java .
Interfacce
| Ambiente di esecuzione | Definisce un ambiente per la creazione e l'esecuzione delle Operation TensorFlow. |
| Graph.WhileSubgraphBuilder | Utilizzato per istanziare una classe astratta che sovrascrive il metodo buildSubgraph per creare un sottografo condizionale o del corpo per un ciclo while. |
| Operando <T> | Interfaccia implementata dagli operandi di un'operazione TensorFlow. |
| Operazione | Esegue calcoli sui tensori. |
| OperationBuilder | Un costruttore per Operation s. |
Classi
| EagerSession | Un ambiente per eseguire con entusiasmo le operazioni TensorFlow. |
| EagerSession.Options | |
| Grafico | Un grafico del flusso di dati che rappresenta un calcolo TensorFlow. |
| Operazione grafico | Implementazione per Operation aggiunta come nodo a un Graph . |
| GraphOperationBuilder | Un OperationBuilder per aggiungere GraphOperation a un Graph . |
| Uscita <T> | Un handle simbolico per un tensore prodotto da un Operation . |
| SavedModelBundle | SavedModelBundle rappresenta un modello caricato dall'archivio. |
| SavedModelBundle.Loader | Opzioni per caricare un SavedModel. |
| server | Un server TensorFlow in-process, da utilizzare nella formazione distribuita. |
| Sessione | Driver per l'esecuzione Graph . |
| Session.Run | Tensori di output e metadati ottenuti durante l'esecuzione di una sessione. |
| Session.Runner | Esegui Operation e valuta Tensors . |
| Forma | La forma forse parzialmente conosciuta di un tensore prodotto da un'operazione. |
| Tensore <T> | Un array multidimensionale tipizzato staticamente i cui elementi sono del tipo descritto da T. |
| TensorFlow | Metodi di utilità statici che descrivono il runtime di TensorFlow. |
| Tensori | Metodi factory indipendenti dai tipi per la creazione di oggetti Tensor . |
Enumerazioni
| Tipo di dati | Rappresenta il tipo di elementi in un Tensor come un'enumerazione. |
| EagerSession.DevicePlacementPolicy | Controlla come agire quando proviamo a eseguire un'operazione su un determinato dispositivo ma alcuni tensori di input non sono su quel dispositivo. |
| EagerSession.ResourceCleanupStrategy | Controlla il modo in cui le risorse TensorFlow vengono pulite quando non sono più necessarie. |
Eccezioni
| TensorFlowException | Eccezione non controllata generata durante l'esecuzione di TensorFlow Graphs. |