tensorflow
Создание настраиваемой операции с помощью tf.py_func (только для CPU)

параметры

Основной пример

Оператор tf.py_func(func, inp, Tout) создает операцию TensorFlow, которая вызывает функцию Python, func в списке тензоров inp .

См. Документацию по tf.py_func(func, inp, Tout) .

Предупреждение : tf.py_func() будет выполняться только на CPU. Если вы используете распределенный tf.py_func() операция tf.py_func() должна быть размещена на устройстве ЦП в том же процессе, что и клиент.

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

Зачем использовать tf.py_func

Оператор tf.py_func() позволяет запускать произвольный код Python в середине графика TensorFlow. Это особенно удобно для упаковки пользовательских операторов NumPy, для которых не существует эквивалентного оператора TensorFlow (пока). Добавление tf.py_func() является альтернативой использованию sess.run() внутри графика.

Другой способ сделать это - вырезать график в двух частях:

# 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})

С tf.py_func это намного проще:

# 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)