tensorflow:: Sesión de cliente
#include <client_session.h> Un objeto ClientSession permite que la persona que llama controle la evaluación del gráfico de TensorFlow construido con la API de C++.
Resumen
Ejemplo:
Scope root = Scope::NewRootScope();
auto a = Placeholder(root, DT_INT32);
auto c = Add(root, a, {41});
ClientSession session(root);
std::vector outputs;
Status s = session.Run({ {a, {1} } }, {c}, &outputs);
if (!s.ok()) { ... } Constructores y Destructores | |
|---|---|
ClientSession (const Scope & scope, const string & target) Cree una nueva sesión para evaluar el gráfico contenido en el scope conectándose al tiempo de ejecución de TensorFlow especificado por target . | |
ClientSession (const Scope & scope) Igual que arriba, pero use la cadena vacía ("") como la especificación de destino. | |
ClientSession (const Scope & scope, const SessionOptions & session_options) Cree una nueva sesión, configurándola con session_options . | |
~ClientSession () |
Tipos públicos | |
|---|---|
CallableHandle | definición de tipoint64 Un identificador de un subgrafo, creado con ClientSession::MakeCallable() . |
FeedType | definición de tipostd::unordered_map< Output , Input::Initializer , OutputHash > Un tipo de datos para representar fuentes a una llamada Run. |
Funciones publicas | |
|---|---|
MakeCallable (const CallableOptions & callable_options, CallableHandle *out_handle) | Status Crea un handle para invocar el subgrafo definido por callable_options . |
ReleaseCallable ( CallableHandle handle) | Status Libera recursos asociados con el handle dado en esta sesión. |
Run (const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const | Status Evalúe los tensores en fetch_outputs . |
Run (const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const | Status Igual que el anterior, pero use el mapeo en las inputs como fuentes. |
Run (const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, const std::vector< Operation > & run_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const | Status Lo mismo que arriba. Además, ejecuta las operaciones ins run_outputs . |
Run (const RunOptions & run_options, const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, const std::vector< Operation > & run_outputs, std::vector< Tensor > *outputs, RunMetadata *run_metadata) const | Status Utilice run_options para activar la creación de perfiles de rendimiento. |
Run (const RunOptions & run_options, const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, const std::vector< Operation > & run_outputs, std::vector< Tensor > *outputs, RunMetadata *run_metadata, const thread::ThreadPoolOptions & threadpool_options) const | Status Lo mismo que arriba. |
RunCallable ( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata) | Status Invoca el subgrafo nombrado por handle con las opciones dadas y los tensores de entrada. |
RunCallable ( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata, const thread::ThreadPoolOptions & options) | Status Invoca el subgrafo nombrado por handle con las opciones dadas y los tensores de entrada. |
Tipos públicos
CallableHandle
int64 CallableHandle
Un identificador de un subgrafo, creado con ClientSession::MakeCallable() .
Tipo de alimentación
std::unordered_map< Output, Input::Initializer, OutputHash > FeedType
Un tipo de datos para representar fuentes a una llamada Run.
Este es un mapa de objetos de Output devueltos por constructores de operaciones al valor para alimentarlos. Consulte Input::Initializer para obtener detalles sobre lo que se puede usar como valores de alimentación.
Funciones publicas
Sesión de cliente
ClientSession( const Scope & scope, const string & target )
Cree una nueva sesión para evaluar el gráfico contenido en el scope conectándose al tiempo de ejecución de TensorFlow especificado por target .
Sesión de cliente
ClientSession( const Scope & scope )
Igual que arriba, pero use la cadena vacía ("") como la especificación de destino.
Sesión de cliente
ClientSession( const Scope & scope, const SessionOptions & session_options )
Cree una nueva sesión, configurándola con session_options .
MakeCalable
Status MakeCallable( const CallableOptions & callable_options, CallableHandle *out_handle )
Crea un handle para invocar el subgrafo definido por callable_options .
NOTA: Esta API aún es experimental y puede cambiar.
ReleaseCalable
Status ReleaseCallable( CallableHandle handle )
Libera recursos asociados con el handle dado en esta sesión.
NOTA: Esta API aún es experimental y puede cambiar.
Correr
Status Run( const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs ) const
Evalúe los tensores en fetch_outputs .
Los valores se devuelven como objetos Tensor en las outputs . El número y el orden de las outputs coincidirán con fetch_outputs .
Correr
Status Run( const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs ) const
Igual que el anterior, pero use el mapeo en las inputs como fuentes.
Correr
Status Run( const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, const std::vector< Operation > & run_outputs, std::vector< Tensor > *outputs ) const
Lo mismo que arriba. Además, ejecuta las operaciones ins run_outputs .
Correr
Status Run( const RunOptions & run_options, const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, const std::vector< Operation > & run_outputs, std::vector< Tensor > *outputs, RunMetadata *run_metadata ) const
Utilice run_options para activar la creación de perfiles de rendimiento.
run_metadata , si no es nulo, se completa con los resultados de la generación de perfiles.
Correr
Status Run( const RunOptions & run_options, const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, const std::vector< Operation > & run_outputs, std::vector< Tensor > *outputs, RunMetadata *run_metadata, const thread::ThreadPoolOptions & threadpool_options ) const
Lo mismo que arriba.
Además, permite al usuario proporcionar una implementación de subprocesos personalizada a través de ThreadPoolOptions.
RunCalable
Status RunCallable( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata )
Invoca el subgrafo nombrado por handle con las opciones dadas y los tensores de entrada.
El orden de los tensores en feed_tensors debe coincidir con el orden de los nombres en CallableOptions::feed() y el orden de los tensores en fetch_tensors coincidirá con el orden de los nombres en CallableOptions::fetch() cuando se creó este subgrafo. NOTA: Esta API aún es experimental y puede cambiar.
RunCalable
Status RunCallable( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata, const thread::ThreadPoolOptions & options )
Invoca el subgrafo nombrado por handle con las opciones dadas y los tensores de entrada.
El orden de los tensores en feed_tensors debe coincidir con el orden de los nombres en CallableOptions::feed() y el orden de los tensores en fetch_tensors coincidirá con el orden de los nombres en CallableOptions::fetch() cuando se creó este subgrafo. NOTA: Esta API aún es experimental y puede cambiar.
~Sesión de cliente
~ClientSession()