Grazie per esserti sintonizzato su Google I/O. Visualizza tutte le sessioni su richiesta Guarda su richiesta

org.tensorflow

Definisce le classi per creare, salvare, caricare ed eseguire modelli TensorFlow.

AVVISO : 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 di LabelImage dimostra l'uso di questa API per classificare le immagini utilizzando una rete neurale convoluzionale con architettura Inception pre-addestrata. 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 pre-addestrato.
  • Esecuzione di grafici: 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

ExecutionEnvironment Definisce un ambiente per la creazione e l'esecuzione di 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.
GraphOperation Implementazione di Operation aggiunto come un nodo a un Graph .
GraphOperationBuilder Un OperationBuilder per l'aggiunta diGraphOperation a un Graph .
Uscita <T> Una maniglia simbolico ad un tensore prodotta da Operation .
SavedModelBundle SavedModelBundle rappresenta un modello caricato dalla memoria.
SavedModelBundle.Loader Opzioni per il caricamento di un SavedModel.
server Un server TensorFlow in-process, da utilizzare nella formazione distribuita.
Sessione Driver per l'esecuzione di Graph .
Session.Run Tensori di output e metadati ottenuti durante l'esecuzione di una sessione.
Session.Runner Esegui le Operation e valuta i Tensors .
Forma La forma eventualmente parzialmente nota di un tensore prodotta da un'operazione.
Tensore <T> Un array multidimensionale tipizzato staticamente i cui elementi sono del tipo descritto da T.
TensorFlow Metodi di utilità statica 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 enumerazione.
EagerSession.DevicePlacementPolicy Controlla come agire quando proviamo a eseguire un'operazione su un dato 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 selezionata generata durante l'esecuzione di TensorFlow Graphs.