1.新增加op对应得kernel实现,新的op ZeroOutOp类继承自OpKernel,重新实现Compute接口,在该接口内实现op对应得kernel(tensorflow/core/user_ops/zero_out.cc cpu设备上的实现): REGISTER_OP 宏来定义 Op 的接口,定义op得输入输出和属性: Attr:该op接口内得属性值,例如:preserver_index 就是该op得属性,以后Zeroou...
OP_REQUIRES(context, idx_tensor.dims()==3, errors::InvalidArgument("OrderNeighbors expects (b,m_q,k) idx shape"));intk = idx_tensor.shape().dim_size(2);//我加的constTensor& kernel_tensor = context->input(4); OP_REQUIRES(context, kernel_tensor.dims()==2, errors::InvalidArgument(...
name) REGISTER_OP_UNIQ(ctr, name)#define REGISTER_OP_UNIQ(ctr, name) \static ::tensorflow::register_op::OpDefBuilderReceiver register_op##ctr \TF_ATTRIBUTE_UNUSED = \::tensorflow::register_op::OpDefBuilderWrapper<SHOULD_REGISTER_OP( \name)>(name) ...
其中OpDefBuilderWrapper内部保存有一个OpDefBuilder成员变量,你所有对REGISTER_OP宏连续调用的操作包括op的名字最后都会一股脑转发给前面那个唯一的OpDefBuilder变量,而OpDefBuilderReceiver则拿过来BuilderWrapper交给一个负责管理所有Op注册的Registry,Registry暴露Register方法给op们注册,把官方的example摘过来示意一下: //Ex...
OP构建过程 例如,REGISTER_OP("ZerosLike")向系统注册了一个zeros_like的OP,在运行时实现了OpDef的翻译表达。 OP注册 构造OP 在前端,用户使用OP构造器实现OP的构造,并将OP注册到计算图中。在计算图构造期间,OP的输入/输出的类型,Shape得以确定,OP属性值也得以确定。
第一步,注册操作,注册五个操作 即ZeroOut 、ZeroOut1(带参数op), ZeroOut2(模板) , SkipgramWord2vec 和 NegTrainWord2vec 网址链接: https://github.com/xxxx001/models/blob/master/project/word/word2vec_ops.cc 代码如下:word2vec_ops.cc(有详细注释) 将宏 REGISTER_OP 、REGISTER_KERNEL_BUILDER进行...
这里给出了具体的注册过程,这里调用REGISTER_OP宏注册了一个ZeroOut的操作,输入命名为to_zero,类型为int32,输出命名zeroed,类型为int32,最后set_output用来保证输入输出的维度是一致的。 实现运算内核 定义完接口之后,可以为此操作定义一个或多个内核实现,内核的实现需要继承OpKernel类,并且重载Compute方法,Compute参数...
细节都在REGISTER_OP那个宏定义里面,简化如下:staticOpDefBuilderReceiverregister_op=OpDefBuilderWrapper(...
细节都在REGISTER_OP那个宏定义里面,简化如下:staticOpDefBuilderReceiverregister_op=OpDefBuilderWrapper(...
REGISTER_KERNEL_BUILDER(Name("ZeroOut").Device(DEVICE_CPU), ZeroOutOp); 一旦创建和重新安装了 TensorFlow, Tensorflow 系统可以在需要时引用和使用该 Op. 生成客户端包装器 Python Op 包装器 当编译 TensorFlow 时, 所有放在tensorflow/core/user_ops目录下 的 Op 会自动在bazel-genfiles/tensorflow/python/ops...