Question

如何从冻结的TensorFlow图制作Op？与TF Hub中的技巧相同吗？

with tf.Graph().as_default():
  module_url = "https://tfhub.dev/google/nnlm-en-dim128-with-normalization/1"
  embed = hub.Module(module_url)
  embeddings = embed(["A long sentence", "A sentence"])

TF Hub中的 embed （）可以在图形中的任意位置自由用作自定义操作。我正在寻找相同的东西，只是从.pb文件中使用我自己的冻结图而不是module_url。在导入的图形的末尾添加操作或编辑图形很容易，但是使用导入的图形作为自定义操作会更加清晰。

我已经看过TF Hub的实现，但是它不太简洁。而且看起来还没有其他示例代码。请，有人可以提供或指出更好的示例代码吗？

Answer 1

在对embed(...)的调用中应用hub.Module会带来整个子图，其中包括许多TF操作。它看起来只是在Python代码中是独立的，因为所有工作都隐藏在一个函数调用中，但是这里没有涉及自定义操作。

也许可以通过创建自己的集线器来满足您的需求。模块？并不困难，请参见tensorflow.org/hub/creating，您可以从文件系统中使用它。

关于如何使用tf.import_meta_graph()（包括tf.Graph的集合并支持检查点变量）或更基本的tf.import_graph_def()（通常与冻结图defs一起使用）有较旧的示例。，例如，在label_image.py中），但是hub.Module可以为您解决这些较旧方法中的许多差距和细微问题。

如何从冻结的TensorFlow图制作Op？

1 个答案: