TensorFlow モデルを構築、保存、ロード、実行するクラスを定義します。
開始するには、インストール手順を参照してください。
LabelImage の例では、事前トレーニングされたInceptionアーキテクチャの畳み込みニューラル ネットワークを使用して画像を分類するためのこの API の使用法を示します。それは次のことを示しています。
- グラフの構築: OperationBuilder クラスを使用してグラフを構築し、JPEG 画像をデコード、サイズ変更、正規化します。
- モデルの読み込み: Graph.importGraphDef() を使用して、事前トレーニングされた Inception モデルを読み込みます。
- グラフの実行: セッションを使用してグラフを実行し、画像に最適なラベルを見つけます。
追加の例は、 tensorflow/java GitHub リポジトリにあります。
インターフェース
| 実行環境 | TensorFlow Operationを作成および実行するための環境を定義します。 |
| Graph.whileSubgraphBuilder | buildSubgraph メソッドをオーバーライドして while ループの条件サブグラフまたは本体サブグラフを構築する抽象クラスをインスタンス化するために使用されます。 |
| オペランド<T> | TensorFlow オペレーションのオペランドによって実装されるインターフェイス。 |
| 手術 | Tensor で計算を実行します。 |
| オペレーションビルダー | Operation s のビルダー。 |
クラス
| 熱心なセッション | TensorFlow オペレーションを積極的に実行するための環境。 |
| EagerSession.Options | |
| グラフ | TensorFlow 計算を表すデータ フロー グラフ。 |
| グラフ操作 | Graphにノードとして追加されるOperationの実装。 |
| グラフオペレーションビルダー | GraphOperationをGraphに追加するためのOperationBuilder 。 |
| 出力<T> | Operationによって生成されるテンソルへのシンボリック ハンドル。 |
| 保存されたモデルバンドル | SavedModelBundle は、ストレージからロードされたモデルを表します。 |
| SavedModelBundle.Loader | SavedModel をロードするためのオプション。 |
| サーバ | 分散トレーニングで使用するためのインプロセス TensorFlow サーバー。 |
| セッション | Graph実行用のドライバー。 |
| セッション.実行 | セッションの実行時に取得される出力テンソルとメタデータ。 |
| セッションランナー | Operationを実行し、 Tensors評価します。 |
| 形 | 操作によって生成されるテンソルの部分的に既知の形状。 |
| テンソル<T> | 静的に型指定された多次元配列。その要素は T で記述される型です。 |
| TensorFlow | TensorFlow ランタイムを記述する静的ユーティリティ メソッド。 |
| テンソル | Tensorオブジェクトを作成するためのタイプセーフなファクトリ メソッド。 |
列挙型
| データ・タイプ | Tensor内の要素のタイプを列挙型として表します。 |
| EagerSession.DevicePlacementPolicy | 特定のデバイス上で操作を実行しようとしたが、一部の入力テンソルがそのデバイス上にない場合にどのように動作するかを制御します。 |
| EagerSession.ResourceCleanupStrategy | TensorFlow リソースが不要になったときにどのようにクリーンアップするかを制御します。 |
例外
| TensorFlowException | TensorFlow グラフの実行時にスローされる未チェック例外。 |