Définit des classes pour créer, enregistrer, charger et exécuter des modèles TensorFlow.
Pour commencer, consultez 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 tensorflow/java GitHub.
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. |