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Question

给出字符串

optimizer = "tensorflow.train.ProximalAdagradOptimizer"

如何实现以下目标：

import tensorflow
optimizer = tensorflow.train.ProximalAdagradOptimizer()

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要将上下文添加到我的特定用例中（以解决其中的一条评论）：我正在尝试创建一个基于文本的配置，该配置描述了我的模型（具体而言是estimator）的配置方式。这样，如果我想更多地训练或与他们一起做其他事情，我可以在训练后轻松地重新实例化它们。我还没有找到一种简单的方法来做到这一点。我不是为此寻找一个saved_model。我的用例是在将模型提交到save_model状态之前，轻松地重新加载模型。配置看起来像这样：

model_config = {
  "type": "DNNClassifier",
  "n_classes": 10,
  "feature_columns": [
    {
      "numeric_column": [
        {
          "key": "x"
        },
        {
          "key": "y"
        }
      ]
    }
  ],
  "optimizer": {
    "AdamOptimizer": {
      "learning_rate": 1.0
    }
  }
}

鉴于“ config”，我可以使用以下方法实例化估算器：

estimator = load_estimator(model_config, model_dir=model_dir)

type的值将解析为tensorflow.estimator.DNNClassifier。 feature_column[0].<key>的值将解析为tensorflow.feature_column.numeric_column。最后，optimizer.<key>的值将解析为tensorflow.train.AdamOptimizer。

Answer 1

您可以使用函数eval来解决问题，但这不是最好的答案

if "tensorflow" in optimizer:
    import tensorflow
    optimizer = eval(optimizer + '()')

您不能这样做：eval("import tensorflow")

Answer 2

您可以执行以下操作：

import importlib

def get_object_by_name(qualname):
    module, _, object = qualname.rpartition(".")
    if module:
        # package parameter is only necessary for relative imports
        # (here relative to this package)
        vs = vars(importlib.import_module(module, package=__package__))
    else:
        # If no module name we assume it is from the current module
        vs = globals()
    return vs[object]

optimizer_qualname = "tensorflow.train.AdamOptimizer"
optimizer_class = get_object_by_name(optimizer_qualname)
optimizer = optimizer_class()

我更改了优化器，以避免由于示例中缺少学习率参数而导致错误。

如何从字符串加载python模块？

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2 个答案: