tensorflow::ClientSession

#include <client_session.h>

Объект ClientSession позволяет вызывающей стороне управлять вычислением графа TensorFlow, построенного с помощью C++ API.

Краткое описание

Пример:

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()) { ... }

Конструкторы и деструкторы
`ClientSession(const Scope & scope, const string & target)` Создаёт новую сессию для вычисления графа, содержащегося в `scope`, подключившись к исполняющей среде TensorFlow, указанной в `target`.
`ClientSession(const Scope & scope)` То же, что выше, но в качестве целевого указания используется пустая строка ("")
`ClientSession(const Scope & scope, const SessionOptions & session_options)` Создаёт новую сессию, настраивая её с помощью `session_options`.
`~ClientSession()`

Публичные типы
`CallableHandle`	typedef `int64` Указатель на подграф, созданный с помощью `ClientSession::MakeCallable()`.
`FeedType`	typedef `std::unordered_map< Output, Input::Initializer, OutputHash >` Тип данных для представления данных, подаваемых в вызов Run.

Публичные функции
`MakeCallable(const CallableOptions & callable_options, CallableHandle *out_handle)`	`Status` Создаёт `handle` для вызова подграфа, определённого `callable_options`.
`ReleaseCallable(CallableHandle handle)`	`Status` Освобождает ресурсы, связанные с данным `handle` в этой сессии.
`Run(const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const`	`Status` Вычисляет тензоры в `fetch_outputs`.
`Run(const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const`	`Status` То же, что выше, но использует отображение в `inputs` как данные для подачи.
`Run(const FeedType & inputs, const std::vector< Output > & fetch_outputs, const std::vector< Operation > & run_outputs, std::vector< Tensor > *outputs) const`	`Status` То же, что выше. Дополнительно выполняет операции в `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` Используйте `run_options` для включения профилирования производительности.
`RunCallable(CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > fetch_tensors, RunMetadata run_metadata)`	`Status` Вызывает подграф с именем `handle` с заданными параметрами и входными тензорами.
`RunCallable(CallableHandle handle, const std::vector< Tensor > & feed_tensors, std::vector< Tensor > fetch_tensors, RunMetadata run_metadata, const thread::ThreadPoolOptions & options)`	`Status` Вызывает подграф с именем `handle` с заданными параметрами и входными тензорами.

Публичные типы

CallableHandle

int64 CallableHandle

Указатель на подграф, созданный с помощью ClientSession::MakeCallable().

FeedType

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

Тип данных для представления данных, подаваемых в вызов Run.

Это отображение объектов Output возвращаемых конструкторами операторов, с соответствующими значениями для подачи. См. Input::Initializer для получения подробной информации о том, что может использоваться в качестве значений для подачи.

Публичные функции

ClientSession

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

Создаёт новую сессию для вычисления графа, содержащегося в scope, подключившись к исполняющей среде TensorFlow, указанной в target.

ClientSession

 ClientSession(
  const Scope & scope
)

То же, что выше, но в качестве целевого указания используется пустая строка ("")

ClientSession

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

Создаёт новую сессию, настраивая её с помощью session_options.

MakeCallable

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

Создаёт handle для вызова подграфа, определённого callable_options.

ПРИМЕЧАНИЕ: Этот API всё ещё находится в стадии разработки и может измениться.

ReleaseCallable

Status ReleaseCallable(
  CallableHandle handle
)

Освобождает ресурсы, связанные с данным handle в этой сессии.

ПРИМЕЧАНИЕ: Этот API всё ещё находится в стадии разработки и может измениться.

Run

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

Вычисляет тензоры в fetch_outputs.

Значения возвращаются как объекты Tensor в outputs. Количество и порядок outputs будут соответствовать fetch_outputs.

Run

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

То же, что выше, но использует отображение в inputs как данные для подачи.

Run

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

То же, что выше. Дополнительно выполняет операции в run_outputs.

Run

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

Используйте run_options для включения профилирования производительности.

run_metadata, если не null, заполняется результатами профилирования.

RunCallable

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

Вызывает подграф с именем handle с заданными параметрами и входными тензорами.

Порядок тензоров в feed_tensors должен соответствовать порядку имён в CallableOptions::feed(), и порядок тензоров в fetch_tensors будет соответствовать порядку имён в CallableOptions::fetch() при создании этого подграфа. ПРИМЕЧАНИЕ: Этот API всё ещё находится в стадии разработки и может измениться.

RunCallable

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

Вызывает подграф с именем handle с заданными параметрами и входными тензорами.

~ClientSession

~ClientSession()

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/client-session