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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()` 으로 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.

~클라이언트 세션

 ~ClientSession()

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()` 으로 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.

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.

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.

~클라이언트 세션

 ~ClientSession()

텐서플로우:: 클라이언트 세션

요약

생성자와 소멸자

공개 유형

공공 기능

공개 유형

호출 가능 핸들

피드 유형

공공 기능

클라이언트 세션

클라이언트 세션

클라이언트 세션

호출 가능하게 만들기

릴리스호출 가능

달리다

달리다

달리다

달리다

달리다

실행 호출 가능

실행 호출 가능

~클라이언트 세션

텐서플로우:: 클라이언트 세션

요약

생성자와 소멸자

공개 유형

공공 기능

공개 유형

호출 가능 핸들

피드 유형

공공 기능

클라이언트 세션

클라이언트 세션

클라이언트 세션

호출 가능하게 만들기

릴리스호출 가능

달리다

달리다

달리다

달리다

달리다

실행 호출 가능

실행 호출 가능

~클라이언트 세션