Question

我正在使用TF 1.8并启用了eager模式。

我无法在mapfunc中打印示例。当我从mapfunc中运行tf.executing_eagerly（）时，我得到“False”

import os
import tensorflow as tf
tf.logging.set_verbosity(tf.logging.ERROR)

tfe = tf.contrib.eager
tf.enable_eager_execution()
x = tf.random_uniform([16,10], -10, 0, tf.int64)
print(x)
DS = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x))


def mapfunc(ex, con):
    import pdb; pdb.set_trace()
    new_ex = ex + con
    print(new_ex) 
    return new_ex

DS = DS.map(lambda x: mapfunc(x, [7]))
DS = DS.make_one_shot_iterator()

print(DS.next())

print（new_ex）输出：

Tensor("add:0", shape=(10,), dtype=int64)

外部mapfunc，它工作正常。但在其中，传递的示例没有值，也没有.numpy（）属性。

Answer 1

tf.data转换实际上是作为图形执行的，因此地图函数本身的主体不会急切执行。有关此问题的更多讨论，请参阅#14732。

如果您真的需要急切执行地图功能，可以使用tf.contrib.eager.py_func，例如：

DS = DS.map(lambda x: tf.contrib.eager.py_func(
  mapfunc,
  [x, tf.constant(7, dtype=tf.int64)], tf.int64)
# In TF 1.9+, the next line can be print(next(DS))
print(DS.make_one_shot_iterator().next())

希望有所帮助。

请注意，通过向数据集添加py_func，单线程Python解释器将在每个生成的元素的循环中。

具有Eager模式的TF.data.dataset.map（map_func）

1 个答案: