如何在tensorflow中将Python函数分配给一个操作

Question

网络图中的某些操作由tf.py_func实现。当我导出训练后的模型进行投放时，导出的图形仍将包含PyFunc操作。例如，我可以在导出的图形中查询以下操作：

func = tf.get_default_graph().get_operation_by_name('scope_name/PyFunc')

当使用给定的输入执行图形时，发生错误：

Node: scope_name/PyFunc_1 = PyFunc[Tin=[DT_FLOAT, DT_FLOAT, DT_FLOAT, DT_INT32], Tout=[DT_INT64], token="pyfunc_1", ...

ValueError: callback pyfunc_1 is not found

所以问题是：是否可以将Python函数绑定到相应的操作中？我知道我们可以在TensorFlow中为张量分配值。但是我不知道如何将一个函数绑定到一个操作中。

我也检查了此网页[https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn/pull/307]。我们可以编写相应的TF函数来替换tf.py_func。但是，如果我们可以将Python函数分配给一个操作，那将会很方便。