TensorFlow 모델을 구축, 저장, 로드 및 실행하기 위한 클래스를 정의합니다.
시작하려면 설치 지침을 참조하세요.
LabelImage 예제는 사전 훈련된 Inception 아키텍처 컨볼루션 신경망을 사용하여 이미지를 분류하기 위해 이 API를 사용하는 방법을 보여줍니다. 다음을 보여줍니다.
- 그래프 구성: OperationBuilder 클래스를 사용하여 JPEG 이미지를 디코딩, 크기 조정 및 정규화하는 그래프를 구성합니다.
- 모델 로드: Graph.importGraphDef()를 사용하여 사전 훈련된 Inception 모델을 로드합니다.
- 그래프 실행: 세션을 사용하여 그래프를 실행하고 이미지에 가장 적합한 레이블을 찾습니다.
추가 예제는 tensorflow/java GitHub 저장소에서 찾을 수 있습니다.
인터페이스
| 실행환경 | TensorFlow Operation 를 생성하고 실행하기 위한 환경을 정의합니다. |
| Graph.WhileSubgraphBuilder | while 루프에 대한 조건부 또는 본문 하위 그래프를 작성하기 위해 buildSubgraph 메소드를 대체하는 추상 클래스를 인스턴스화하는 데 사용됩니다. |
| 피연산자 <T> | TensorFlow 작업의 피연산자로 구현된 인터페이스입니다. |
| 작업 | Tensor에서 계산을 수행합니다. |
| OperationBuilder | Operation 를 위한 빌더입니다. |
클래스
| EagerSession | TensorFlow 작업을 적극적으로 실행하기 위한 환경입니다. |
| EagerSession.Options | |
| 그래프 | TensorFlow 계산을 나타내는 데이터 흐름 그래프입니다. |
| 그래프작업 | Graph 에 노드로 추가된 Operation 에 대한 구현입니다. |
| GraphOperationBuilder | GraphOperation 을 Graph 에 추가하기 위한 OperationBuilder 입니다. |
| 출력 <T> | Operation 에 의해 생성된 텐서에 대한 기호 핸들입니다. |
| 저장된모델번들 | SavedModelBundle은 저장소에서 로드된 모델을 나타냅니다. |
| 저장된ModelBundle.Loader | 저장된 모델을 로드하기 위한 옵션입니다. |
| 섬기는 사람 | 분산 교육에 사용하기 위한 in-process TensorFlow 서버입니다. |
| 세션 | Graph 실행용 드라이버입니다. |
| 세션.실행 | 세션을 실행할 때 얻은 출력 텐서 및 메타데이터입니다. |
| 세션.러너 | Operation 을 실행하고 Tensors 평가합니다. |
| 모양 | 작업에 의해 생성된 텐서의 부분적으로 알려진 모양입니다. |
| 텐서 <T> | 요소가 T에서 설명하는 유형인 정적으로 유형이 지정된 다차원 배열입니다. |
| 텐서플로우 | TensorFlow 런타임을 설명하는 정적 유틸리티 메서드입니다. |
| 텐서 | Tensor 객체를 생성하기 위한 유형이 안전한 팩토리 메소드입니다. |
열거형
| 데이터 형식 | Tensor 의 요소 유형을 열거형으로 나타냅니다. |
| EagerSession.DevicePlacementPolicy | 특정 장치에서 작업을 실행하려고 하지만 일부 입력 텐서가 해당 장치에 없을 때 어떻게 작동할지 제어합니다. |
| EagerSession.ResourceCleanupStrategy | TensorFlow 리소스가 더 이상 필요하지 않을 때 정리하는 방법을 제어합니다. |
예외
| TensorFlow예외 | TensorFlow Graph를 실행할 때 확인되지 않은 예외가 발생했습니다. |