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Question

我有一个非常简单的程序，带有Python控制流语句

@tf.function
def mandelbrot(T, max_iter):
    for i in range(10):
        if (tf.abs(T)) >= 4:
                return 5
    return max_iter

T=tf.complex(10.,2.)
mandelbrot(T, 100)

但是它不起作用，并引发大量跟踪错误。这样简单的代码有什么问题？

-------------------------------------------------- ---------------------------- AssertionError Traceback（最近的呼叫   最后）         2 T = tf.complex（10.，2。）         3   ----> 4个mandelbrot（T，100）

〜.conda \ envs \ alphagpu \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ eager \ def_function.py   在通话中（自己，* args，** kwds）       424＃这是 call 的第一个调用，因此我们必须进行初始化。       425 initializer_map = {}   -> 426 self._initialize（args，kwds，add_initializers_to = initializer_map）       第427章       428尝试：

〜.conda \ envs \ alphagpu \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ eager \ def_function.py   在_initialize（self，args，kwds，add_initializers_to）中       第368章       第369章
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-> 370 * args，** kwds））       371       372 def invalid_creator_scope（* unused_args，** unused_kwds）：

〜.conda \ envs \ alphagpu \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ eager \ function.py   在_get_concrete_function_internal_garbage_collected（self，* args，   ** kwargs）1311 if self._input_signature：1312 args，kwargs = None，None   -> 1313 graph_function，_，_ = self._maybe_define_function（args，kwargs）1314返回graph_function 1315

〜.conda \ envs \ alphagpu \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ eager \ function.py   在_maybe_define_function（self，args，kwargs）1578中或   call_context_key不在self._function_cache.missed中）：1579
  self._function_cache.missed.add（call_context_key）   -> 1580 graph_function = self._create_graph_function（args，kwargs）1581 self._function_cache.primary [cache_key] =   graph_function 1582返回graph_function，args，kwargs

〜.conda \ envs \ alphagpu \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ eager \ function.py   在_create_graph_function（self，args，kwargs，   1510 arg_names = arg_names，
  1511 overlay_flat_arg_shapes = override_flat_arg_shapes，   -> 1512 capture_by_value = self._capture_by_value），1513 self._function_attributes）1514

〜.conda \ envs \ alphagpu \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ framework \ func_graph.py   在func_graph_from_py_func（name，python_func，args，kwargs，签名，   func_graph，亲笔签名，autograph_options，add_control_dependencies，   arg_names，op_return_value，集合，capture_by_value，   Override_flat_arg_shapes）       第692章       693   -> 694 func_outputs = python_func（* func_args，** func_kwargs）       695       696＃不变量：func_outputs仅包含张量，IndexedSlices

〜.conda \ envs \ alphagpu \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ eager \ def_function.py   在wrapd_fn（* args，** kwds）中       315＃包裹允许AutoGraph交换转换后的功能。我们给予       316＃该函数对其自身进行弱引用以避免引用循环。   -> 317 return weak_wrapped_fn（）。包裹（* args，** kwds）       第318章       319

〜.conda \ envs \ alphagpu \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ framework \ func_graph.py   在包装器中（* args，** kwargs）       第684章真相       685 force_conversion = True，   -> 686），args，kwargs）       687       688＃环绕装饰器可以进行tf_inspect.getargspec之类的检查

〜.conda \ envs \ alphagpu \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ autograph \ impl \ api.py   在convert_call（f，owner，options，args，kwargs）中       390 return _call_unconverted（f，args，kwargs）       391   -> 392结果= convert_f（* effective_args，** kwargs）       393       394＃转换后的函数的闭包仅插入到函数的闭包中

〜\ AppData \ Local \ Temp \ tmp95dcry6m.py in tf__mandelbrot（T，max_iter）        20 retval__1，do_return_1 = ag __。if_stmt（cond，if_true，if_false）        21 return retval__1，do_return_1   ---> 22 retval_，do_return = ag __。for_stmt（ag __。converted_call（range，None，   ag __。ConversionOptions（recursive = True，verbose = 0，   strip_decorators =（tf.function，defun，ag __。convert，   ag __。do_not_convert，ag __。converted_call），force_conversion = False，   optional_features = {），internal_convert_user_code = True），（10，），{}），   extra_test，loop_body（（retval_，do_return））        23 cond_1 = ag __。not_（do_return）        24

〜.conda \ envs \ alphagpu \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ autograph \ operators \ control_flow.py   在for_stmt（iter_，extra_test，body，init_state）中        79 return _dataset_for_stmt（iter_，extra_test，body，init_state）        其他80个   ---> 81 return _py_for_stmt（iter_，extra_test，body，init_state）        82        83

〜.conda \ envs \ alphagpu \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ autograph \ operators \ control_flow.py   在_py_for_stmt中（iter_，extra_test，body，init_state）        88如果extra_test不为None并且not extra_test（* state）：        89休息   ---> 90状态=正文（目标，*状态）        91返回状态        92

〜\ AppData \ Local \ Temp \ tmp95dcry6m.py在loop_body（loop_vars，retval__1，   do_return_1）        18 def if_false（）：        19 return retval__1，do_return_1   ---> 20 retval__1，do_return_1 = ag __。if_stmt（cond，if_true，if_false）        21 return retval__1，do_return_1        22 retval_，do_return = ag __。for_stmt（ag __。converted_call（range，None，   ag __。ConversionOptions（recursive = True，verbose = 0，   strip_decorators =（tf.function，defun，ag __。convert，   ag __。do_not_convert，ag __。converted_call），force_conversion = False，   optional_features = {），internal_convert_user_code = True），（10，），{}），   extra_test，loop_body，（retval_，do_return））

〜.conda \ envs \ alphagpu \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ autograph \ operators \ control_flow.py   在if_stmt（cond，body，orelse）中       243“”“       244如果tensor_util.is_tensor（cond）：   -> 245 return tf_if_stmt（cond，body，orelse）       246其他：       247 return _py_if_stmt（cond，body，orelse）

〜.conda \ envs \ alphagpu \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ autograph \ operators \ control_flow.py   在tf_if_stmt（cond，body，orelse）中       254 branch_name ='else'）       255   -> 256返回control_flow_ops.cond（cond，protected_body，protected_orelse）       257       258

〜.conda \ envs \ alphagpu \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ util \ deprecation.py   在new_func（* args，** kwargs）中       505'在将来的版本中'，如果日期为其他（在％s之后的％日期之后），       506条指令）   -> 507 return func（* args，** kwargs）       508       509文档= _add_deprecated_arg_notice_to_docstring（

〜.conda \ envs \ alphagpu \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ ops \ control_flow_ops.py   在cond（pred，true_fn，false_fn，strict，name，fn1，fn2）中1916如果   （util.EnableControlFlowV2（ops.get_default_graph（））和1917
  不是context.executing_eagerly（））：   -> 1918 return cond_v2.cond_v2（pred，true_fn，false_fn，name）1919 1920＃我们需要使true_fn / false_fn关键字参数   为

〜.conda \ envs \ alphagpu \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ ops \ cond_v2.py   在cond_v2中（pred，true_fn，false_fn，名称）        84 true_graph.external_captures，        85 false_graph.external_captures，   -> 86 name = scope）        87        88

〜.conda \ envs \ alphagpu \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ ops \ cond_v2.py   在_build_cond中（pred，true_graph，false_graph，true_inputs，   false_inputs，名称）       185个中间输出。       186“”“   -> 187 _check_same_outputs（true_graph，false_graph）       188       189＃将输入添加到true_graph和false_graph以使其匹配。请注意

〜.conda \ envs \ alphagpu \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ ops \ cond_v2.py   在_check_same_outputs（true_graph，false_graph）中       584错误（str（e））       585   -> 586断言len（true_graph.outputs）== len（false_graph.outputs）       587中的true_out，false_out（true_graph.outputs，false_graph.outputs）：       588如果true_out.dtype！= false_out.dtype：

AssertionError：

Answer 1

看起来像2.0尚不能处理早期的有条件回报。我想这会在某个时候解决（可以随意检查是否有自己的错误报告/文件），但与此同时，以下对我有用。它不允许提早退出，但至少应给出正确的结果。

@tf.function
def mandelbrot(T, max_iter):
    out = max_iter
    for i in range(10):
        if (tf.abs(T)) >= 4:
            out = 5

    return out


T = tf.complex(10.,2.)
m = mandelbrot(T, 100)

对于多个T值，我认为您不得不求助于tf.where

def mandelbrot(T, max_iter):
    ones = tf.ones(tf.shape(T), dtype=tf.int64)
    out = ones * max_iter
    fives = ones * 5

    for i in range(10):
        out = tf.where(tf.greater_equal(tf.abs(T), 4), fives, out)
    return out

您可以使用tf.while_loop和tf.TensorArray做更复杂的事情，但是我怀疑其中会涉及一些开销，这会使小问题变得更昂贵（并且代码复杂度不会琐碎的。）

请注意，这不是计算mandelbrot集的方法-我假设这是因为您已将其简化为一个最小的示例。 T从未在此更新，因此您可以删除i上的循环。

@ tf.function装饰器出现TF 2.0错误？

pylint：disable =受保护的访问权限

1 个答案: