সেশন.রুনার

পাবলিক ফাইনাল ক্লাস সেশন। রুনার

Operation চালান এবং Tensors মূল্যায়ন করুন।

একজন রানার আনার জন্য Tensors মূল্যায়নের জন্য প্রয়োজনীয় প্রতিটি Operation কার্যকর করতে প্রয়োজনীয় গ্রাফের টুকরো চালায় runs feed(String, int, Tensor) কল কলকারীদের feed(String, int, Tensor) জন্য সরবরাহিত ক্রিয়াকলাপের আউটপুটগুলির জন্য প্রদত্ত Tensors প্রতিস্থাপনের মাধ্যমে গ্রাফটিতে Tensors মানটিকে ওভাররাইড করতে দেয় feed(String, int, Tensor)

পাবলিক কনস্ট্রাক্টর

পাবলিক পদ্ধতি

সেশন.রুনার
addTarget (স্ট্রিং অপারেশন)
মেক run() চালানো operation , কিন্তু কোনো মূল্যায়ন ফিরে না Tensors
সেশন.রুনার
addTarget ( অপেরাণ্ড <?> অপারেন্ড)
run() করুন run() operand এক্সিকিউট করুন, তবে কোনও মূল্যায়নকৃত Tensors ফিরিয়ে দেবেন না।
সেশন.রুনার
addTarget ( অপারেশন অপারেশন)
মেক run() চালানো operation , কিন্তু কোনো মূল্যায়ন ফিরে না Tensors
সেশন.রুনার
ফিড ( অপেরাণ্ড <?> অপারেন্ড, টেনসর <?> টি)
operand দ্বারা operand অপারেশন চালিয়ে টেনসরের পরিবর্তে t ব্যবহার করুন।
সেশন.রুনার
ফিড (স্ট্রিং অপারেশন, টেনসর <?> টি)
মূল্যায়নের চলুন operation এবং বিকল্প t মান এটা উৎপন্ন জন্য।
সেশন.রুনার
ফিড (স্ট্রিং অপারেশন, ইনড ইনডেক্স, টেনসর <?> টি)
মূল্যায়নের চলুন index এর -th আউটপুট operation দ্বারা substituting t মান এটা উৎপন্ন জন্য।
সেশন.রুনার
আনুন (স্ট্রিং অপারেশন)
run() করুন run() operation আউটপুট ফিরে।
সেশন.রুনার
আনুন (স্ট্রিং অপারেশন, ইনটেক্স ইনডেক্স)
run() করুন run() operation index তম আউটপুট ফেরত দিন।
সেশন.রুনার
আনা ( প্রতীক <?> প্রতীক)
operand আউটপুট দ্বারা উল্লিখিত টেনসরকে run() return
সেশন.রুনার
আনুন ( আউটপুট <?> আউটপুট)
run() output দ্বারা উল্লিখিত টেনসর ফিরে।
< টেনসর <? >>
চালান ()
সমস্ত অনুরোধকৃত ফেচগুলি গণনা করার জন্য প্রয়োজনীয় গ্রাফের টুকরোগুলি সম্পাদন করুন।
সেশন.রুন
রানঅ্যান্ডফ্যাচমেটাডেটা ()
অনুরোধ করা ফেচগুলি গণনা করতে গ্রাফের টুকরোগুলি কার্যকর করুন এবং রান সম্পর্কে মেটাডেটা ফিরিয়ে দিন।
সেশন.রুনার
সেটঅ্যাপশন (বাইট [] বিকল্পগুলি)
(পরীক্ষামূলক পদ্ধতি): এই রানের জন্য বিকল্পগুলি (সাধারণত ডিবাগিংয়ের জন্য) সেট করুন।

উত্তরাধিকারী পদ্ধতি

পাবলিক কনস্ট্রাক্টর

পাবলিক রানার ()

পাবলিক পদ্ধতি

পাবলিক সেশন। রুনার অ্যাড টার্গেট (স্ট্রিং অপারেশন)

মেক run() চালানো operation , কিন্তু কোনো মূল্যায়ন ফিরে না Tensors

পাবলিক সেশন। রুনার অ্যাড টার্জেট ( অপেরাড <?> অপারেন্ড)

run() করুন run() operand এক্সিকিউট করুন, তবে কোনও মূল্যায়নকৃত Tensors ফিরিয়ে দেবেন না।

পাবলিক সেশন। রুনার অ্যাড টার্গেট ( অপারেশন অপারেশন)

মেক run() চালানো operation , কিন্তু কোনো মূল্যায়ন ফিরে না Tensors

নিক্ষেপ
অবৈধআর্গুমেন্টইসেপশন যদি অপারেশনটিGraphOperation

সর্বজনীন সেশন। রুনার ফিড ( অপেরাড <?> অপারেন্ড, টেনসর <?> টি)

ব্যবহারের t টেন্সর পরিবর্তে নির্বাহ অপারেশন দ্বারা উল্লেখ করা দ্বারা উল্লেখ করা operand

পাবলিক সেশন। রুনার ফিড (স্ট্রিং অপারেশন, টেনসর <?> টি)

মূল্যায়নের চলুন operation এবং বিকল্প t মান এটা উৎপন্ন জন্য।

পরামিতি
অপারেশন হয় অপারেশনের স্ট্রিং নাম, এক্ষেত্রে এই পদ্ধতিটি feed(operation, 0) জন্য একটি শর্টহ্যান্ড, বা এটি ফর্ম অপারেশন_নাম: আউটপুট_ইন্ডেক্সের একটি স্ট্রিং, এই ক্ষেত্রে এই পদ্ধতিটি feed(operation_name, output_index) মতো কাজ করে feed(operation_name, output_index) । এই কোলন-বিচ্ছিন্ন নামগুলি সাধারণত metaGraphDef() অন্তর্ভুক্ত থাকা SignatureDef প্রোটোকল বাফার বার্তায় ব্যবহৃত হয়।

পাবলিক সেশন.রুনার ফিড (স্ট্রিং অপারেশন, ইনটেক্স , টেনসর <?> টি)

মূল্যায়নের চলুন index এর -th আউটপুট operation দ্বারা substituting t মান এটা উৎপন্ন জন্য।

Graph ক্রিয়াকলাপে একাধিক আউটপুট থাকতে পারে, index চিহ্নিত করে যে কোন t করা হচ্ছে।

পাবলিক সেশন। রুনার ফেচ (স্ট্রিং অপারেশন)

run() করুন run() operation আউটপুট ফিরে।

পরামিতি
অপারেশন হয় অপারেশনের স্ট্রিং নাম, এক্ষেত্রে এই পদ্ধতিটি fetch(operation, 0) জন্য একটি শর্টহ্যান্ড, বা এটি ফর্ম অপারেশন_নাম: আউটপুট_ইন্ডেক্সের একটি স্ট্রিং, এক্ষেত্রে এই পদ্ধতিটি fetch(operation_name, output_index) মতো কাজ করে fetch(operation_name, output_index) । এই কোলন-বিচ্ছিন্ন নামগুলি সাধারণত metaGraphDef() অন্তর্ভুক্ত থাকা SignatureDef প্রোটোকল বাফার বার্তায় ব্যবহৃত হয়।

পাবলিক সেশন.রুনার ফেচ (স্ট্রিং অপারেশন, ইনড ইনডেক্স)

run() করুন run() operation index তম আউটপুট ফেরত দিন।

Graph ক্রিয়াকলাপে একাধিক আউটপুট থাকতে পারে, index চিহ্নিত করে যে কোনটি ফিরবে।

পাবলিক সেশন। রুনার আনা ( অপেরাড <?> অপারেন্ড)

operand আউটপুট দ্বারা উল্লিখিত টেনসরকে run() return

প্রকাশ্য Session.Runner আনা ( আউটপুট <?> আউটপুট)

run() output দ্বারা উল্লিখিত টেনসর ফিরে।

সর্বজনীন তালিকা < টেনসর <? >> চালান ()

সমস্ত অনুরোধকৃত ফেচগুলি গণনা করার জন্য প্রয়োজনীয় গ্রাফের টুকরোগুলি সম্পাদন করুন।

সতর্কতা: কলার সমস্ত ফিরে আসা Tensors মালিকানা গ্রহণ করে, অর্থাত্ সম্পদ মুক্ত করতে কলারকে অবশ্যই ফেরত তালিকার সমস্ত উপাদানগুলিতে কলclose() কল করতে হবে।

টোডো (আশঙ্কর): এখানে রিটার্নের ধরণের পুনর্বিবেচনা করুন। দুটি জিনিস বিশেষত: (ক) কলকারীকে পরিষ্কার করা সহজ করে তুলুন (সম্ভবত সেশনটেষ্ট.জভাতে অটোক্লোজেবল লিস্টের মতো কোনও কিছু ফিরিয়ে দেওয়া) এবং (খ) রিটার্নের মান তালিকা হতে পারে বা Map<Output, Tensor> ?

টোডো (অ্যান্ড্রুমায়ার্স): এখানে যা কিছু ফিরিয়ে দেওয়া হয়েছে তা টাইপ-নিরাপদ উপায়ে আউটপুট টেনারগুলি বের করা সহজ করে দিলে এটিও ভাল।

সর্বজনীন অধিবেশন। চালানো এবং ফেচমেটাডেটা ()

অনুরোধ করা ফেচগুলি গণনা করতে এবং রান সম্পর্কে মেটাডেটা ফিরিয়ে আনতে গ্রাফের টুকরোগুলি সম্পাদন করুন।

এটি হুবহু run() , তবে অনুরোধকৃত টেনসারগুলি ছাড়াও সিরিয়ালযুক্ত রানমেটাডেটা প্রোটোকল বাফার আকারে গ্রাফের প্রয়োগ সম্পর্কে মেটাডাটাও ফেরত দেয়।

পাবলিক সেশন। রুনার সেটআপশন (বাইট [] বিকল্পগুলি)

(পরীক্ষামূলক পদ্ধতি): এই রানের জন্য বিকল্পগুলি (সাধারণত ডিবাগিংয়ের জন্য) সেট করুন।

বিকল্পগুলি সিরিয়ালযুক্ত রানঅপশন প্রোটোকল বাফার হিসাবে উপস্থাপন করা হয়েছে।

সংস্থানীয় সিস্টেমে (যেখানে ন্যানোপ্রোটোর মতো কিছু আরও বেশি উপযুক্ত হতে পারে) বন্ধুত্বপূর্ণ থাকার জন্য org.tensorflow প্যাকেজটি কোনও প্রোটোকল বাফার নির্ভরতা মুক্ত। এর ব্যয় হ'ল এই API ফাংশনে টাইপ-সুরক্ষার অভাব। এই পছন্দটি পর্যালোচনাধীন রয়েছে এবং এই ফাংশনটি যে কোনও সময় আরও টাইপ-সেফ সমতুল্য দ্বারা প্রতিস্থাপিত হতে পারে।