三、tensorflow2.x的tf.numpy_function() 这个函数实际上有点类似于py_func,它所包装的函数只能够接受numpy.array作为函数参数,并且返回的也是numpy.array,这里就不再赘述了。
TensorFlow2.x中 tf.numpy_function 和 TensorFlow1.x中tf.py_func(tf.compat.v1.py_func)中唯一的区别是: tf.py_func中是可以设置函数是否考虑状态的,而tf.numpy_function中是必须要考虑状态的(没有定义不考虑状态的设置)。 This name was deprecated and removed in TF2, buttf.numpy_functionis a near-...
<tf.Tensor: shape=(3,), dtype=int32, numpy=array([2, 3, 4])> 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. tf.function是多态的(tf.function is polymorphic) Tensorflow建立的指定形状和类型的图会更加高效。对于不同的数据类型和形状的参数,tf.function可以构建多个图,对它们进行支持。tf.function将任何的...
numpy()) tf2.x tf.functon tf.function本质上就是一个函数修饰器,它能够帮助将用户定义的python风格的函数代码转化成高效的tensorflow计算图(可以理解为:之前tf1.x中graph需要自己定义,现在tf.function能够帮助一起定义)。转换的这个过程称为AutoGraph。如下方代码所示: @tf.function def f(): a = tf.constant...
@tf.function def outer_function(x): y = tf.constant([[2.0], [3.0]]) b = tf.constant(4.0) return inner_function(x, y, b) # tf.function构建的graph中不仅仅包含了 `outer_function`还包含了它里面调用的`inner_function`。 outer_function(tf.constant([[1.0, 2.0]])).numpy() ...
@tf.function使用静态编译将函数内的代码转换成计算图,因此对函数内可使用的语句有一定限制(仅支持 Python 语言的一个子集),且需要函数内的操作本身能够被构建为计算图。建议在函数内只使用 TensorFlow 的原生操作,不要使用过于复杂的 Python 语句,函数参数只包括 TensorFlow 张量或 NumPy 数组,并最好是能够按照计算...
print(f().numpy()) 我们就会得到输出: [[22.22.][23.13.]] 从eager到tf.function 我们可以直接用@tf.function来装饰函数f, 我们在原来f的基础上加上宇宙第一的debug大法:print来更好地看看究竟发生了什么. @tf.functiondeff():a=tf.constant([[10,10],[11.,1.]])x=tf.constant([[1.,0.],[0....
'label': <tf.Tensor: shape=(), dtype=int64, numpy=2> } 到这里，您可以读取原始的 TFRecord 并使用类似 Pillow 的 PNG 解码库将其解码为 PNG。在 TensorFlow 中管理数据的 ETL 过程 无论规模大小，ETL 都是 TensorFlow 用于训练的核心模式。我们在本书中探索了小规模的单台计算机模型构建，但相同的技术...
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...
from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function # Imports import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.contrib import learn from tensorflow.contrib.learn.python.learn.estimators import model_fn as model_fn_lib tf.logging...