Question

我在tensorflow中使用Defun装饰器时遇到了麻烦。也就是说，Defun无法关闭在外部创建的任何TF操作。下面是一个独立的示例，显示了我想要做的事情。请注意，张量x属于对custom_op调用内外的不同图形。 Defun代码创建一个临时图形，将图形转换为函数proto，然后将其合并到原始图形中。代码在第一步崩溃，因为我们关闭的张量不在新的临时图中。有没有解决的办法？能够关闭事物会非常有帮助。

    import tensorflow as tf
    from tensorflow.python.framework import function

    w = tf.Variable(1.0)
    function_factory = lambda x: x*w

    @function.Defun(x=tf.float32)

    def custom_op(x):
        print('graph for x inside custom_op: ', x.graph)
        return function_factory(x)

    x = tf.constant(2.0)

    print('graph for x outside custom_op: ', x.graph)
    y = custom_op(x)

    with tf.Session() as sess:
        sess.run(tf.initialize_all_variables())
        sess.run(y)

Answer 1

不，Defun装饰器不会捕获所有内容。您需要明确传递w，如下例所示：

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.framework import function

w = tf.Variable(1.0)

@function.Defun(tf.float32, tf.float32)
def custom_op(x, w):
    print('graph for x inside custom_op: ', x.graph)
    return x * w

x = tf.constant(2.0)
print('graph for x outside custom_op: ', x.graph)
y = custom_op(x, tf.identity(w))

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.initialize_all_variables())
    sess.run(y)

（如果需求很高，我们可能会提供更全面的捕获支持。）

处理张量流Defun作为闭包

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