org.tensorflow

Définit des classes pour créer, enregistrer, charger et exécuter des modèles TensorFlow.

AVERTISSEMENT : L'API est actuellement expérimentale et n'est pas couverte par les garanties de stabilité de l'API TensorFlow. Voir README.md pour les instructions d'installation.

L'exemple LabelImage démontre l'utilisation de cette API pour classer des images à l'aide d'un réseau neuronal convolutif d'architecture Inception pré-entraîné. Ça démontre:

  • Construction de graphique : utilisation de la classe OperationBuilder pour construire un graphique afin de décoder, redimensionner et normaliser une image JPEG.
  • Chargement du modèle : utilisation de Graph.importGraphDef() pour charger un modèle Inception pré-entraîné.
  • Exécution de graphiques : utilisation d'une session pour exécuter les graphiques et trouver la meilleure étiquette pour une image.

Des exemples supplémentaires peuvent être trouvés dans le référentiel GitHub tensorflow/models .

Interfaces

Environnement d'exécution Définit un environnement pour créer et exécuter Operation TensorFlow.
Graph.WhileSubgraphBuilder Utilisé pour instancier une classe abstraite qui remplace la méthode buildSubgraph pour créer un sous-graphe conditionnel ou corporel pour une boucle while.
Opérande <T> Interface implémentée par les opérandes d'une opération TensorFlow.
Opération Effectue des calculs sur les tenseurs.
OpérationBuilder Un constructeur pour Operation s.

Des classes

Session impatiente Un environnement pour exécuter des opérations TensorFlow avec impatience.
DésireuxSession.Options
Graphique Un graphique de flux de données représentant un calcul TensorFlow.
GraphOperation Implémentation d'une Operation ajoutée en tant que nœud à un Graph .
GraphOperationBuilder Un OperationBuilder pour ajouter des GraphOperation à un Graph .
Sortie <T> Un handle symbolique vers un tenseur produit par un Operation .
BundleModèleEnregistré SavedModelBundle représente un modèle chargé depuis le stockage.
SavedModelBundle.Loader Options de chargement d'un SavedModel.
Serveur Un serveur TensorFlow en cours, à utiliser dans la formation distribuée.
Session Pilote pour l’exécution Graph .
Session.Exécuter Tenseurs de sortie et métadonnées obtenues lors de l'exécution d'une session.
Session.Runner Exécutez Operation s et évaluez Tensors .
Forme La forme peut-être partiellement connue d'un tenseur produit par une opération.
Tenseur <T> Un tableau multidimensionnel typé statiquement dont les éléments sont d'un type décrit par T.
TensorFlow Méthodes utilitaires statiques décrivant le runtime TensorFlow.
Tenseurs Méthodes d'usine de type sécurisé pour créer des objets Tensor .

Énumérations

Type de données Représente le type d'éléments dans un Tensor sous forme d'énumération.
EagerSession.DevicePlacementPolicy Contrôle comment agir lorsque nous essayons d'exécuter une opération sur un appareil donné mais que certains tenseurs d'entrée ne sont pas sur cet appareil.
EagerSession.ResourceCleanupStrategy Contrôle la manière dont les ressources TensorFlow sont nettoyées lorsqu'elles ne sont plus nécessaires.

Des exceptions

TensorFlowException Exception non cochée levée lors de l'exécution de TensorFlow Graphs.