텐서플로우:: 클라이언트 세션

#include <client_session.h>

ClientSession 객체를 사용하면 호출자가 C++ API로 구성된 TensorFlow 그래프를 평가할 수 있습니다.

요약

예: 

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()) { ... }

생성자와 소멸자

ClientSession (const Scope & scope, const string & target)
target 으로 지정된 TensorFlow 런타임에 연결하여 scope 에 포함된 그래프를 평가하는 새 세션을 만듭니다.
ClientSession (const Scope & scope)
위와 동일하지만 대상 지정으로 빈 문자열("")을 사용합니다.
ClientSession (const Scope & scope, const SessionOptions & session_options)
session_options 로 구성하여 새 세션을 만듭니다.
~ClientSession ()

공개 유형

CallableHandle 형식 정의
int64
ClientSession::MakeCallable() 사용하여 생성된 하위 그래프에 대한 핸들입니다.
FeedType 형식 정의
std::unordered_map< Output , Input::Initializer , OutputHash >
Run 호출에 대한 피드를 나타내는 데이터 유형입니다.

공공 기능

MakeCallable (const CallableOptions & callable_options, CallableHandle *out_handle)
Status
callable_options 에 의해 정의된 하위 그래프를 호출하기 위한 handle 만듭니다.
ReleaseCallable ( CallableHandle handle)
Status
이 세션에서 지정된 handle 과 관련된 리소스를 해제합니다.
Run (const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const
Status
fetch_outputs 에서 텐서를 평가합니다.
Run (const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const
Status
위와 동일하지만 inputs 의 매핑을 피드로 사용합니다.
Run (const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, const std::vector< Operation > & run_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const
Status
위와 동일합니다. 추가적으로 run_outputs 작업을 실행합니다.
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
성능 프로파일링을 켜려면 run_options 사용하십시오.
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
위와 동일합니다.
RunCallable ( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata)
Status
주어진 옵션과 입력 텐서를 사용하여 handle 이라는 이름의 하위 그래프를 호출합니다.
RunCallable ( CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > *fetch_tensors, RunMetadata *run_metadata, const thread::ThreadPoolOptions & options)
Status
주어진 옵션과 입력 텐서를 사용하여 handle 이라는 이름의 하위 그래프를 호출합니다.

공개 유형

호출 가능 핸들

int64 CallableHandle

ClientSession::MakeCallable() 으로 생성된 하위 그래프에 대한 핸들입니다.

피드 유형

std::unordered_map< Output, Input::Initializer, OutputHash > FeedType

Run 호출에 대한 피드를 나타내는 데이터 유형입니다.

이는 연산 생성자가 반환한 Output 개체를 해당 개체에 제공할 값으로 매핑한 것입니다. 피드 값으로 사용할 수 있는 항목에 대한 자세한 내용은 Input::Initializer 참조하세요.

공공 기능

클라이언트 세션

 ClientSession(
  const Scope & scope,
  const string & target
)

target 으로 지정된 TensorFlow 런타임에 연결하여 scope 에 포함된 그래프를 평가하는 새 세션을 만듭니다.

클라이언트 세션

 ClientSession(
  const Scope & scope
)

위와 동일하지만 대상 지정으로 빈 문자열("")을 사용합니다.

클라이언트 세션

 ClientSession(
  const Scope & scope,
  const SessionOptions & session_options
)

session_options 로 구성하여 새 세션을 만듭니다.

호출 가능하게 만들기

Status MakeCallable(
  const CallableOptions & callable_options,
  CallableHandle *out_handle
)

callable_options 에 의해 정의된 하위 그래프를 호출하기 위한 handle 만듭니다.

참고: 이 API는 아직 실험적이므로 변경될 수 있습니다.

릴리스호출 가능

Status ReleaseCallable(
  CallableHandle handle
)

이 세션에서 지정된 handle 과 관련된 리소스를 해제합니다.

참고: 이 API는 아직 실험적이므로 변경될 수 있습니다.

달리다

Status Run(
  const std::vector< Output > & fetch_outputs,
  std::vector< Tensor > *outputs
) const

fetch_outputs 에서 텐서를 평가합니다.

값은 outputs 에 Tensor 객체로 반환됩니다. outputs 수와 순서는 fetch_outputs 와 일치합니다.

달리다

Status Run(
  const FeedType & inputs,
  const std::vector< Output > & fetch_outputs,
  std::vector< Tensor > *outputs
) const

위와 동일하지만 inputs 의 매핑을 피드로 사용합니다.

달리다

Status Run(
  const FeedType & inputs,
  const std::vector< Output > & fetch_outputs,
  const std::vector< Operation > & run_outputs,
  std::vector< Tensor > *outputs
) const

위와 동일합니다. 추가적으로 run_outputs 작업을 실행합니다.

달리다

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

성능 프로파일링을 켜려면 run_options 사용하십시오.

run_metadata null이 아닌 경우 프로파일링 결과로 채워집니다.

달리다

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

위와 동일합니다.

또한 사용자가 ThreadPoolOptions를 통해 사용자 정의 스레드 풀 구현을 제공할 수 있습니다.

실행 호출 가능

Status RunCallable(
  CallableHandle handle,
  const std::vector< Tensor > & feed_tensors,
  std::vector< Tensor > *fetch_tensors,
  RunMetadata *run_metadata
)

주어진 옵션과 입력 텐서를 사용하여 handle 이라는 이름의 하위 그래프를 호출합니다.

feed_tensors 의 텐서 순서는 CallableOptions::feed() 의 이름 순서와 일치해야 하며 fetch_tensors 의 텐서 순서는 이 하위 그래프가 생성될 때 CallableOptions::fetch() 의 이름 순서와 일치합니다. 참고: 이 API는 아직 실험적이므로 변경될 수 있습니다.

실행 호출 가능

Status RunCallable(
  CallableHandle handle,
  const std::vector< Tensor > & feed_tensors,
  std::vector< Tensor > *fetch_tensors,
  RunMetadata *run_metadata,
  const thread::ThreadPoolOptions & options
)

주어진 옵션과 입력 텐서를 사용하여 handle 이라는 이름의 하위 그래프를 호출합니다.

feed_tensors 의 텐서 순서는 CallableOptions::feed() 의 이름 순서와 일치해야 하며 fetch_tensors 의 텐서 순서는 이 하위 그래프가 생성될 때 CallableOptions::fetch() 의 이름 순서와 일치합니다. 참고: 이 API는 아직 실험적이며 변경될 수 있습니다.

~클라이언트 세션

 ~ClientSession()