我们用一张图描述我们面临的问题和map_fn是如何帮我们解决的: 其中,我们的数据就是从clip #1到clip #n,我们需要对每一个clip应用相同的方法function,比如是卷积函数tf.nn.conv2d(),从而得到batch_size个结果result #1到result #n。这个就是map_fn()的效果,而且,因为各个batch之间没有关联,所以可以并行快速高效...
tf.map_fn 是如何工作的?gau*_*clb 5 tensorflow 看演示:elems = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) squares = map_fn(lambda x: x * x, elems) # squares == [1, 4, 9, 16, 25, 36] elems = (np.array([1, 2, 3]), np.array([-1, 1, -1])) alternate = map_fn(lambda ...
其中,我们的数据就是从clip #1到clip #n,我们需要对每一个clip应用相同的方法function,比如是卷积函数tf.nn.conv2d(),从而得到batch_size个结果result #1到result #n。这个就是map_fn()的效果,而且,因为各个batch之间没有关联,所以可以并行快速高效地处理。我们再看看这个函数的用法,先贴出其API手册: tf.map_...
tf.map_fn是TensorFlow中的一个函数,用于在给定输入张量上应用一个函数,并返回一个输出张量。它可以用于在并行计算中对输入张量的每个元素应用相同的函数。 然而,增加parallel_iterations参数的值并不能直接提高tf.map_fn的速度。parallel_iterations参数用于控制TensorFlow在执行循环时的并行度。它指定了在循环的每...
如果map_fn的结果应该是RaggedTensor,则使用tf.RaggedTensorSpec来指定fn_output_signature。 如果fn返回具有不同大小的tf.Tensors,则使用tf.RaggedTensorSpec和ragged_rank=0将它们组合成单个不规则张量(将具有 ragged_rank=1)。 如果fn返回tf.RaggedTensors,则使用具有相同ragged_rank的tf.RaggedTensorSpec。
把tf.map_fn替换成tf.where实现 举例: 把 label_tensor = tf.map_fn(lambda x: tf.cond(x >= 1, lambda: 1, lambda: 0), label_tensor)改成 label_tensor = tf.where(label_tensor >= 1, tf.ones_like(label_tensor), tf.zeros_like(label_tensor))...
tf.map_fn( fn, elems, dtype=None, parallel_iterations=None, back_prop=True, swap_memory=False, infer_shape=True, name=None ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. The simplest version ofmap_fnrepeatedly applies the callablefnto a sequence of elements from first to last. The elemen...
decoded_video = tf.map_fn(lambda x: tf.image.decode_jpeg(x, channels=3), encoded_video) 但是,我收到以下错误: InvalidArgumentError (see above for traceback): TensorArray dtype is string but Op is trying to write dtype uint8. 我的目标是申请image = tf.image.convert_image_dtype(image, ...
问使用更高的parallel_iterations时，tf.map_fn不能提高速度ENtf.map_fn
map_fn(op1, x, parallel_iterations=1) # this takes ~15 seconds to compute ...: print(f"Sequential : {time.time() - a}s") ...: ...: a = time.time() ...: _ = tf.map_fn(op, x, parallel_iterations=1) # this takes ~1 second to compute ...: print(f"Parallel : {...