Question

如何将tf.placeholder作为参数传递给由autograph转换的python函数？

from tensorflow.contrib import autograph

@autograph.convert()
def foo(s):
    sep = ' '
    res = s.split(sep)
    return sep.join(res)

x = tf.placeholder(tf.string, shape=[])
y = foo(x)

当我尝试使用tf.saved_model.simple_save导出图形时，出现以下错误：

tensorflow.contrib.autograph.pyct.transformer.AutographParseError： AttributeError：Tensor（“ Placeholder：0”，shape =（），dtype = string）没有属性拆分违规来源：s.split

print(autograph.to_code(foo))显示以下内容。我希望我可以编写一个将参数s处理为字符串而不是Tensor的python函数。

def tf__foo(s):
  try:
    with tf.name_scope('foo'):
      sep = ' '
      res = ag__.converted_call(s.split, True, False, {}, sep)
      return ag__.converted_call(sep.join, True, False, {}, res)
  except:
    ag__.rewrite_graph_construction_error(ag_source_map__)

回溯（最近通话最近）：文件“ /var/folders/jc/0jvly0mn6sb5rk92tst0rgnr0000gn/T/tmp5pj2fv2o.py”，第7行，在tf__foo中 res = ag __。converted_call（s.split，True，False，{}，sep） AttributeError：“ Tensor”对象没有属性“ split”

注释

导出图表以进行服务预测。因此，无需将数据提供给占位符。
Eager execution未启用因为它与 tf.placeholder
在tensorflow 1.10，python 3.5

Answer 1

Autograph不会将 any python代码转换为张量流操作。（目前？）着重于控制流-尤其是while_loop，这确实很重要。

因此，要在签名中拆分字符串，您仍然需要调用旧的tf.string_split。

实际上，由于您的函数不包含任何控制流操作，因此并不能真正受益于签名功能。

张量流签名如何使用tf.placeholder作为函数参数？

1 个答案: