get_concrete_function( tf.constant([1, 2, 3]))) # True,说明函数签名一样 在得到ConcreteFunction这对象之后,可以获取到它的图(graph),并且这个图会有一些操作 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 cube_func_int32.graph # 变成图(FuncGraph) # <tenso
对于熟悉 TensorFlow 1.X 的开发者,如果想要直接获得 tf.function 所生成的计算图以进行进一步处理和调试,可以使用被修饰函数的 get_concrete_function 方法。该方法接受的参数与被修饰函数相同。例如,为了获取前节被 @tf.function 修饰的函数 train_one_step 所生成的计算图,可以使用以下代码: graph = train_one_...
接下来,这个graph = tf.function(lambda x: model_save_model(x))表示将模型封装在tensorflow的图函数中;随后,get_concrete_function()获取具体函数并指定输入张量的形状和数据类型。说实话,这里的2行代码我也搞不太清楚具体详细含义是什么——但大体上,这些内容应该是tensorflow库1.X版本中的一些操作与名词(因为...
double_strings = double.get_concrete_function(tf.TensorSpec(shape=None, dtype=tf.string)) print("执行追踪函数") print(double_strings(tf.constant("a"))) print(double_strings(a=tf.constant("b"))) print("使用不合法参数") with assert_raises(tf.errors.InvalidArgumentError): double_strings(tf...
相反,我们在返回函数(即 TensorFlow 函数)上调用了 get_concrete_function()。如果您还记得我们之前的讨论,当您执行带有 @tf.function 装饰的函数时,它会执行两件事: 追踪函数并创建数据流图以执行函数的工作 执行图以返回输出 get_concrete_function() 只做第一个任务。换句话说,它返回了追踪的函数。您可以...
对于熟悉 TensorFlow 1.X 的开发者,如果想要直接获得 tf.function 所生成的计算图以进行进一步处理和调试,可以使用被修饰函数的 get_concrete_function 方法。该方法接受的参数与被修饰函数相同。例如,为了获取前节被 @tf.function 修饰的函数 train_one_step 所生成的计算图,可以使用以下代码: ...
full_model = tf.function(lambda x: new_model(x)) full_model = full_model.get_concrete_function(x=tf.TensorSpec((None,32,32,3),'float32')) forzen_func = convert_variables_to_constants_v2(full_model) forzen_func.graph.as_graph_def() ...
TF 2.0 的 tf.function 模块+ AutoGraph 机制,使用 @tf.function 修饰符,就可以将模型以图执行模式运行 注意:@tf.function修饰的函数内,尽量只用 tf 的内置函数,变量只用 tensor、numpy 数组 被修饰的函数 F(X, y) 可以调用get_concrete_function 方法,获得计算图 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI...
get_concrete_function直接用于跟踪Keras符号输入的代码应切换为tf.TensorSpec直接构建匹配s并跟踪 TensorSpec对象。依赖于TensorFlow操作转换为的op层的确切编号和名称的代码可能已更改。代码，使用tf.map_fn/ tf.cond/ tf.while_loop/控制流作为运层和恰好工作TF 2.4之前。现在将明确不支持这些功能。在TF 2.4之前...
使用get_concrete_function 直接跟踪 Keras 符号输入的代码,应该改成直接构建匹配的 tf.TensorSpecs 并跟踪TensorSpec对象。 依赖于 TensorFlow 操作转换为操作层后所对应的确切数量和名称的代码,可能需要更改。 使用了tf.map_fn/tf.cond/tf.while_loop/control flow 作为操作层的代码,且碰巧能在 TF 2.4 之前的版本...