tensorflow
Tworzenie niestandardowej operacji za pomocą tf.py_func (tylko procesor)

Parametry

Podstawowy przykład

Operator tf.py_func(func, inp, Tout) tworzy operację TensorFlow, która wywołuje funkcję Pythona, func na liście inp tensorów.

Zobacz dokumentację tf.py_func(func, inp, Tout) .

Ostrzeżenie : Operacja tf.py_func() będzie działać tylko na procesorze. Jeśli używasz rozproszonego TensorFlow, tf.py_func() musi być umieszczona na urządzeniu CPU w tym samym procesie co klient.

def func(x):
    return 2*x

x = tf.constant(1.)
res = tf.py_func(func, [x], [tf.float32])
# res is a list of length 1

Dlaczego warto korzystać z tf.py_func

Operator tf.py_func() umożliwia uruchomienie dowolnego kodu w języku Python na środku wykresu TensorFlow. Jest to szczególnie wygodne do owijania niestandardowych operatorów NumPy, dla których nie istnieje (jeszcze) równoważny operator TensorFlow. Dodanie tf.py_func() jest alternatywą dla używania sess.run() wewnątrz wykresu.

Innym sposobem na to jest przecięcie wykresu na dwie części:

# Part 1 of the graph
inputs = ...  # in the TF graph

# Get the numpy array and apply func
val = sess.run(inputs)  # get the value of inputs
output_val = func(val)  # numpy array

# Part 2 of the graph
output = tf.placeholder(tf.float32, shape=...)
train_op = ...

# We feed the output_val to the tensor output
sess.run(train_op, feed_dict={output: output_val})

Z tf.py_func jest to o wiele łatwiejsze:

# Part 1 of the graph
inputs = ...

# call to tf.py_func
output = tf.py_func(func, [inputs], [tf.float32])[0]

# Part 2 of the graph
train_op = ...

# Only one call to sess.run, no need of a intermediate placeholder
sess.run(train_op)