tf.py_func其实是将python函数包装成TensorFlow的一个操作operation,tf.py_func的输入可以是numpy,可以是tensor,也可以是Variable,其输入只能是tensor。 tf.py_func定义的操作是属于TensorFlow的计算图的,在定义tf.py_func时是不会具体执行的,只有在具体的tf.Session中还可以执行,但是tf.py_func并不同于其他的Tensor...
一.引言 py_func 与 py_function 是 Python 与 Tensorflow 沟通的桥梁,一些复杂的自定义操作而 tf 又没有实现 API 时,可以使用 py_func 或 py_function 实现自己的功能。日常最常使用的例如 if else,判断 tensor 形状等操作,就可以使用 py_func / py_function。 二.TF1.x tf.py_func 1...tensorflow...
tf.compat.v1.py_func 技术标签: tensorflow一、作用 包装一个Python函数,将它用在TensorFlow的操作中。 二、语法 tf.compat.v1.py_func( func, inp, Tout, stateful=True, name=None ) 1 2 3 4 5 6 7 给定一个Python函数 func,这个函数将numpy数据作为参数,然后返回numpy数组作为输出,包装这个函数用...
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py_func(my_func, [inp], tf.float32) 缺点: 这个被包装过的的计算函数的内部部分不会被序列化到 GraphDef 里面去,所以,如果你要序列化存储和恢复模型,就不能使用该函数。 这个被包装的计算节点 OP 与调用它的 Python 程序必须运行在同一个物理设备上,也就是说,如果使用分布式TensorFlow,必须使用 tf.train...
Python函数模型作为PyFuncModel的实例加载,PyFuncModel是一个围绕模型实现和模型元数据(MLmodel文件)的MLflow包装器。你可以通过调用predict()方法对模型进行预测评分,该方法格式如下: predict(model_input:[pandas.DataFrame,numpy.ndarray,scipy.sparse.(csc.csc_matrix|csr.csr_matrix),List[Any],Dict[str,Any]])...
py_func的主要思路是基于Paddle的LoDTensor和numpy array可以方便的互转来设计的,使用的主要思路是把传入的LoDTensor转换为numpy array,然后利用numpy的相关接口来进行计算。 0 回复 AIStudio792105 #8 回复于2019-11 @liuwei1031 既然支持numpy的接口,那我那个为什么会报错啊,麻烦您帮忙看一下 我换了一种写...
函数体(即func)不会在GraphDef中序列化。因此,如果需要序列化模型并在不同的环境中恢复模型,则不应使用此函数。 该操作必须在与调用tf.py_func()的Python程序相同的地址空间中运行。如果使用分布式TensorFlow,则必须运行tf.train。服务器与调用tf.py_func()的程序处于相同的进程中,您必须将创建的操作固定到该服务...
func, inp, Tout, stateful=True, name=None ) 在使用tf.py_func的过程中,主要核心是使用前三个参数。 第一个参数func,是最重要的,是一个用户自定义的函数,输入numpy array,输出也是numpy array, 在该函数中,可以自由使用np.操作。 第二个参数inp,是func函数接收的输入,是一个列表。
这是正确的,tf.py_func提供了numpy数组,并且预计也会返回一个numpy数组。 像tf.greater等TensorFlow操作通常不会立即执行,而是返回图形中符号张量的句柄。因此,在py_func中使用它们并没有多大意义,因为它们只会将操作添加到某个图形中。 但是,TensorFlow的eager execution功能(blog post)使TensorFlow操作立即执行。 在...