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TensorFlow 모델을 구축, 저장, 로드 및 실행하기 위한 클래스를 정의합니다.

경고 : API는 현재 실험적이며 TensorFlow API 안정성 보장이 적용되지 않습니다. 설치 지침은 README.md를 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/models 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 <T는 TType을 확장합니다. > TensorFlow 작업의 피연산자로 구현된 인터페이스입니다.
작업 Tensor에서 계산을 수행합니다.
OperationBuilder Operation 를 위한 빌더입니다.
텐서 정적으로 유형이 지정된 다차원 배열입니다.

클래스

콘크리트함수 입력 및 출력 서명이 있는 단일 함수로 호출할 수 있는 그래프입니다.
장치 사양 TensorFlow 장치에 대한 (부분적일 수도 있는) 사양을 나타냅니다.
DeviceSpec.Builder DeviceSpec 클래스를 빌드하기 위한 Builder 클래스입니다.
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 GraphOperationGraph 에 추가하기 위한 OperationBuilder 입니다.
출력 <T는 TType을 확장합니다. > Operation 에 의해 생성된 텐서에 대한 기호 핸들입니다.
원시텐서 JVM에서 직접 접근 가능한 데이터 공간에 메모리가 매핑되지 않은 텐서.
저장된모델번들 SavedModelBundle은 저장소에서 로드된 모델을 나타냅니다.
저장된ModelBundle.Exporter 저장된 모델을 내보내기 위한 옵션입니다.
저장된ModelBundle.Loader 저장된 모델을 로드하기 위한 옵션입니다.
섬기는 사람 분산 훈련에 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.
서명 다른 유용한 메타데이터 중에서 ConcreteFunction 과 같은 실행 가능한 엔터티의 입력 및 출력을 설명합니다.
서명.빌더 새로운 함수 시그니처를 구축합니다.
서명.Tensor설명
텐서플로우 TensorFlow 런타임을 설명하는 정적 유틸리티 메서드입니다.
TensorMapper <T는 TType을 확장합니다.> RawTensor 의 기본 메모리를 JVM에서 액세스할 수 있는 n차원 유형의 데이터 공간에 매핑합니다.

열거형

DeviceSpec.DeviceType
EagerSession.DevicePlacementPolicy 특정 장치에서 작업을 실행하려고 하지만 일부 입력 텐서가 해당 장치에 없을 때 어떻게 작동할지 제어합니다.
실행환경.유형