[英]Tensorflow 2 tf.function input_signature for a list input
[英]Use dictionary in tf.function input_signature in Tensorflow 2.0
我正在使用 Tensorflow 2.0 并面临以下情况:
@tf.function
def my_fn(items):
.... #do stuff
return
如果 items 是张量的字典,例如:
item1 = tf.zeros([1, 1])
item2 = tf.zeros(1)
items = {"item1": item1, "item2": item2}
有没有办法使用 tf.function 的 input_signature 参数,以便当 item1 是例如tf.zeros([2,1])
时,我可以强制 tf2 避免创建多个图形?
输入签名必须是一个列表,但列表中的元素可以是字典或张量规范列表。 在你的情况下,我会尝试:( name
属性是可选的)
signature_dict = { "item1": tf.TensorSpec(shape=[2], dtype=tf.int32, name="item1"),
"item2": tf.TensorSpec(shape=[], dtype=tf.int32, name="item2") }
# don't forget the brackets around the 'signature_dict'
@tf.function(input_signature = [signature_dict])
def my_fn(items):
.... # do stuff
return
# calling the TensorFlow function
my_fun(items)
但是,如果要调用由my_fn
创建的特定具体函数,则必须解压缩字典。 您还必须在tf.TensorSpec
提供name
属性。
# creating a concrete function with an input signature as before but without
# brackets and with mandatory 'name' attributes in the TensorSpecs
my_concrete_fn = my_fn.get_concrete_function(signature_dict)
# calling the concrete function with the unpacking operator
my_concrete_fn(**items)
这很烦人,但应该在 TensorFlow 2.3 中解决。 (参见“具体函数”TF 指南的结尾)
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