在Tensorflow＆＃39的py_func中定义张量

Question

我认为TensorFlow中的tf.py_func函数不能使用任何TF操作并且基本上应该是纯python / numpy吗？例如，我似乎无法做到这样的事情：

def my_py_func(values):
    return tf.greater(values, 1)

Answer 1

这是正确的，tf.py_func提供了numpy数组，并且预计也会返回一个numpy数组。

TensorFlow操作（如py_func等）通常不会立即执行，而是返回图形中符号张量的句柄。因此，在tfe.py_func中使用它们并不合理，因为它们只会向某些图形添加操作。

但是，TensorFlow的eager execution功能（blog post）会立即执行TensorFlow操作。

在TensorFlow的未来版本（版本1.5以后）中，您应该能够使用tfe.py_func - 这将允许您在Py​​thon函数中使用TensorFlow操作（因为在此上下文中启用了急切执行）功能）。此功能正在积极开发中，因此如果它对您很重要，请确保在Github问题列表中插入。特别是，Python函数也可以在GPU上提供function inverseStartButtonState(enabled, amountOfTime) { this.enableStartJob = !this.enableStartJob; if ( !enabled ) { setTimeout(() => {this.inverseStartButtonState(!enabled); }, amountOfTime); } } 执行操作，也是可以区分的。

希望有所帮助。