Question

在教程here之后，我有两个用C ++编写的自定义Tensorflow操作。我的操作如下导入到python中：

import tensorflow as tf
myops = tf.load_op_library("libmyops.so")
opA = myops.op_a
opB = myops.op_b

使用Tensorflow 1.x，我将按以下方式调用这些操作：

my_opA_instance = opA(arg1=..., arg2=...)
my_opA_instance.run(sesstion=tf.get_session())

我使用run而不是eval，因为这些操作不会输出任何张量。

OpA是一种操作，它具有一些字符串属性和张量列表。它在其C ++文件中注册如下：

REGISTER_OP("OpA")
    .Attr("arg1: string")
    .Attr("arg2: string")
    .Input("tensors: T")
    .Attr("T: list(type)")
    .SetIsStateful()
    .SetShapeFn([](::tensorflow::shape_inference::InferenceContext* c) {
            return Status::OK();
    });

OpB相似，但采用张量引用列表，因此，我没有.Input("tensors: T").Attr("T: list(type)")了：

.Input("tensors: Ref(N * T)")
.Attr("T: type")
.Attr("N: int")

当我尝试在Tensorflow 2.0中使用我的代码时，我的行为发生了以下变化：

get_session()不再存在，显然，急切的执行模式现在使opA(arg1=..., arg2=...)实际上执行了该操作，而不是实例化该操作。无需调用run()。这意味着我无法实例化该操作一次，并且无法通过多次调用run()来重用它。真的不是问题。

更麻烦的是，使用OpB时，调用它时出现以下错误：RuntimeError: op_b op does not support eager execution. Arg 'tensors' is a ref. 我试图在调用它之前禁用急切执行，但这会给我以下错误： RuntimeError: Attempting to capture an EagerTensor without building a function.

我应该如何在Tensorflow 2.0中使用OpB？

将自定义tensorflow操作转换为tensorflow 2.0

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